Embed Size (px)
Citation preview
Pro
ye
k In
strum
en
tasi M
ed
is Be
rba
sis Inte
rne
t of Th
ing
sA
nto
n Y
ud
ha
na
, dk
k
Proyek Instrumentasi MedisBerbasis Internet of ThingsAnton Yudhana, Hendril Satrian Purnama,dkk
Buku ini disusun sebagai bahan ajar untuk mahasiswa strata 1 maupun diploma untuk jurusan teknik elektro, teknik informatika, teknik biomedis, dll. di sisi lain buku ini juga dapat digunakan sebagai referensi untuk para praktisi yang berkerja di bidang yang berkaitan dengan instrumentasi medis, perancangan aplikasi dan internet of things.
buku ini disusun menjadi 9 bab, yang mana bab 1 terdiri dari pendahuluan yang menjelasakan latar belakang penulisan buku, kemudian bab 2-5 menyajikan dasar-dasar yang memberikan pengetahuan secara singkat tentang software dan hardware yang dibutuhkan untuk perancangan proyek insturmentasi medis, bab 6-9 menyajikan uraian tentang beberapa proyek instrumentasi medis yang telah dikerjakan oleh penulis. Proyek instumentasi medis yang dikerjakan pada buku ini antara lain:
Ÿ Implementasi Sensor Heart Rate untuk mendeteksi detak jantung secara real-time melalui interface komputer
Ÿ Rancang Bangun Sistem Pemantauan Infus Berbasis Android
Ÿ Aplikasi Pemantau Terapi Jari Pasca Stroke Menggunakan Sarung Tangan Pintar Secara Real Time
Ÿ Aplikasi Mobile Phone Untuk Monitoring Tingkat Kebugaran Seseorang Dengan Algoritma Fast Fourier Transform
INSTRUMENTASI MEDISProyek
berbasis
Internet of Things
Anton Yudhana, Hendril Satrian Purnama, dkk
cv.Mine
Penerbit : cv. Mine
Perum Sidorejo Bumi Indah F 153
Rt 11 Ngestiharjo Kasihan Bantul
Mobile : 083867708263
email : [email protected]
083867708263
cv.mine7
mine mine
cv.Mine
ISBN 978-623-7550-17-4
i
Proyek Instrumentasi Medis Berbasis
Internet of Things
Anton Yudhana, Hendril Satrian Purnama, dkk
ii
Proyek Instrumentasi Medis
Berbasis Internet of Things
Penulis Anton Yudhana
Hendril Satrian Purnama
Ismail Aprianto
Kaspul Anwar
Marta Dwi Darma Putra
Dawam Alfaqih
Desain Sampul & Layout Hendril Satrian Purnama
Hak Cipta © 2019, pada penulis
Hak publikasi pada Penerbit CV Mine
Dilarang memperbanyak, memperbanyak sebagian atau
seluruh isi dari buku ini dalam bentuk apapun, tanpa izin
tertulis dari penerbit.
© HAK CIPTA DILINDUNGI OLEH UNDANG-UNDANG
Cetakan ke-1 November Tahun 2019
CV Mine
Perum SBI F153 Rt 11 Ngestiharjo, Kasihan, Bantul,
Yogyakarta-55182 Telp: 083867708263
Email: [email protected]
ISBN : 978-623-7550-17-4
iii
Kata Pengantar
Puji syukur kita panjatkan kehadirat Allah SWT atas selesainya buku “Proyek instrumentasi Medis berbasis Internet of Things”. Buku ini dirancang sebagai buku teks dan referensi untuk mahasiswa Strata 1 ataupun Diploma dalam bidang Teknik Elektro, Teknik Informatika Fisika, Teknik Fisika, maupun Teknik Biomedis.
Buku ini disusun berdasarkan hasil penelitian dan referensi dari beberapa buku yang berkaitan dengan proyek instrumentasi medis dan penerapan internet of things. Penelitian dikti yang didanai dari Ristekdikti pada tahun 2019 dengan judul : “Heart Beat Signal dan Parent-Cognitive Behavioral Therapy: Deteksi dan Intervensi Regulasi Emosi Orang Tua Pelaku Tindak Kekerasan pada Anak” dan “Sinyal EEG dan Cognitive-load: Analisis Persepsi Psikologis dalam User Experience Intelligence User Interface” menjadi rujukan untuk terbitnya buku ini. Buku ini terbagi menjadi 9 Bab yang yang masing-masing menjelaskan bagian-bagian dasar dan contoh-contoh proyek di bidang elektromedis.
Kami menyadari bahwa masih terdapat banyak kekurangan dalam penyusunan buku ini. Kami sangat mengharapkan kritik dan saran dari para pembaca untuk penyempurnaan buku ini. Pada akhirnya penulis berharap semoga buku ini dapat memberi maanfaat yang luas bagi para pembaca baik dari kalangan mahasiswa maupun para praktisi yang bekerja pada bidang yang sesuai.
Yogyakarta, November 2019
Tim Penulis
iv
Sistematika Penulisan Buku Bab 1: Pendahuluan
- Berisi latar belakang dana pengantar terkait pembuatan proyek
yang akan dibahas dalam buku ini secara umum
Bab 2: Sensor-sensor untuk aplikasi instrumentasi medis
- Berisi ulasan tentang jenis-jenis sensor yang digunakan dalam
proyek aplikasi instrumentasi biomedis
Bab 3: Pengenalan Arduino
- Berisi pengenalan dasar Arduino, baik terkait Hardware maupun
software-nya
Bab 4: Pengenelan Software Processing
- Berisi pengenalan dasar dan cara penggunaan software
Processing untuk berbagai macam aplikasi
Bab 5: Mengkoneksikan Arduino dengan Processing
- Berisi tutorial terkait cara mengkoneksikan Arduino IDE dengan
Processing IDE untuk menampilkan data grafis dari hasil
pembacaan sensor oleh Arduino
BAB 6: Proyek visualisasi detak jantung dengan menggunakan
interface komputer berbasis Arduino dan Processing
- Berisi uraian lengkap terkait proses pembuatan proyek dan hasil
dari penelitian yang telah dilakukan
v
BAB 7: Aplikasi Mobile Phone untuk Monitoring Tingkat Kebugaran
Seseorang dengan Algoritma Fast Fourier Transform
- Berisi uraian tentang proses perancangan dan hasil percobaan
terkait proyek Aplikasi Mobile Phone untuk Monitoring Tingkat
Kebugaran
BAB 8: Rancang Bangun Sistem Pemantauan Infus berbasis Android
- Berisi uraian tentang proses perancangan dan hasil percobaan
terkait proyek sistem pemantauan infus berbasis android
BAB 9: Aplikasi Pemantau Terapi Jari Pasca Stroke Menggunakan
Sarung Tangan Pintar Secara Real Time
- Berisi uraian tentang proses perancangan dan hasil percobaan
dari proyek Pemantau Terapi Jari Pasca Stroke Menggunakan
Sarung Tangan Pintar Secara Real Time
vi
Daftar Isi
Halaman Judul ....................................................................................... i
Kata Pengantar.................................................................................... iii
Sistematika Penulisan Buku ............................................................... iv
Daftar Isi .............................................................................................. vi
Bab 1: Pendahuluan ............................................................................. 1
1.1 Pengantar proyek deteksi dan visualisasi detak jantung ......... 3
1.1.1 Ulasan Singkat Tentang Jantung ........................................ 5
1.1.2 Cara Kerja Jantung .............................................................. 7
1.1.3 Sinyal Detak Jantung........................................................... 7
1.1.4 Detak Jantung Normal Saat Berolahraga ........................... 9
1.2 Pengantar proyek sistem pemantau infus berbasis Android . 10
1.2.1 Latar Belakang .................................................................. 10
1.2.2 Pengertian Infus ................................................................ 12
1.2.3 Prinsip Kerja Infus ............................................................. 14
1.2.4 Cara Menghitung Tetesan Infus ....................................... 14
1.3 Pengantar proyek pemantau terapi jari pasca stroke secara
real-time ......................................................................................... 15
1.3.1 Latar Belakang .................................................................. 15
1.3.2 Penyebab Stroke ........................................................ 17
1.3.3 Upaya Rehabilitasi Pasien Stroke .............................. 21
1.3.4 Enam Terapi Dasar Pemulihan Pasca Stroke ............. 23
1.3.5 Terapi Jari untuk Pemulihan Pasca Stroke ....................... 28
vii
BAB 2: Sensor untuk Proyek Instrumentasi Medis ........................... 31
2.1 Sensor Detak Jantung .............................................................. 32
2.1.1 Cara Kerja Sensor Heart Rate ........................................... 33
2.1.2 Gelombang Elektrokardiogram ........................................ 34
2.2 Sensor Photodioda ................................................................... 36
2.3 Sensor Flex ............................................................................... 38
Bab 3: Pengenalan Arduino ............................................................... 43
3.1 Apa itu Arduino? ...................................................................... 44
3.2 Jenis-jenis board Arduino ........................................................ 44
3.3 Arduino IDE .............................................................................. 46
3.4 Menginstall Sofware Arduino pada PC ................................... 47
Bab 4: Pengenalan Processing ........................................................... 53
4.1 Sejarah ...................................................................................... 55
4.2 Fitur .......................................................................................... 55
4.3 Contoh Pemerograman ........................................................... 56
Bab 5: Mengkoneksikan Arduino dengan Processing ....................... 60
5.1 Cara mengirim data dari Arduino ke Processing melalui port
serial ............................................................................................... 61
5.2 Cara menerima data dari Arduino di Processing .................... 65
5.3 Cara mengirim data dari Processing ke Arduino .................... 71
5.4 Cara menerima data dari Processing di Arduino .................... 73
Bab 6: Proyek Visualisasi detak jantung dengan menggunakan
interface komputer berbasis Arduino dan Processing ..................... 78
viii
6.1 Bahan........................................................................................ 79
6.2 Alat ........................................................................................... 80
6.3 Perancangan Sistem ................................................................. 81
6.3.1 Perancangan Perangkat Keras .......................................... 82
6.3.2 Perancangan Perangkat Lunak ......................................... 84
6.4 Implementasi Sistem ............................................................... 90
6.5 Hasil dan Pengujian Data ......................................................... 92
BAB 7: Aplikasi Mobile Phone Untuk Monitoring Tingkat Kebugaran
Seseorang Dengan Algoritma Fast Fourier Transform ................... 106
7.1 Bahan Penelitian .................................................................... 107
7.2 Alat Penelitian ........................................................................ 108
7.3 Perancangan Sistem ............................................................... 108
7.3.1 Perancangan Perangkat Keras ........................................ 109
7.3.2 Tata Cara Pemeriksaan Detak Jantung .......................... 114
7.3.3 Perancangan Perangkat Lunak ....................................... 115
7.4 Pengujian Sistem .................................................................... 124
7.4.1 Pengujian Perangkat Keras ............................................. 124
7.4.2 Pengujian Perangkat Lunak ............................................ 134
BAB 8: Rancang Bangun Sistem Pemantauan Infus Berbasis Android
.......................................................................................................... 165
8.1 Bahan Penelitian .................................................................... 166
8.2 Alat Penelitian ........................................................................ 166
8.2.1 Perangkat keras .............................................................. 166
ix
8.2.2 Perangkat lunak .............................................................. 167
8.3 Perancangan Sistem ............................................................... 168
8.3.1 Perancangan Perangkat Keras ........................................ 168
8.3.2 Perancangan Perangkat Lunak ....................................... 172
8.4 Pengujian Sistem .................................................................... 190
8.4.1 Pengujian Perangkat Keras ............................................. 190
8.4.2 Pengujian perangkat lunak ............................................. 190
8.4.3 Pengujian Keseluruhan alat ............................................ 190
8.5 Implementasi Sistem ............................................................. 191
8.5.1 Pengujian Perangkat Keras ............................................. 192
8.6 Hasil dan Pengujian Data ....................................................... 203
8.6.1 Pengujian sensor pendeteksi tetesan ............................ 204
8.6.2 Pengujian Pengamatan Sisa Cairan Infus ....................... 205
BAB 9: Aplikasi Pemantau Terapi Jari Pasca Stroke Menggunakan
Sarung Tangan Pintar Secara Real Time .......................................... 208
9.1. Subyek Penelitian ................................................................ 209
9.2. Bahan Penelitian ................................................................... 209
9.3. Alat Penelitian....................................................................... 210
9.4. Perancangan Sistem ............................................................. 211
9.4.1. Perancangan Perangkat Keras ....................................... 211
9.4.2 Perancangan Perangkat Lunak ....................................... 213
9.5. Pengujian Sistem................................................................... 220
9.5.1 Pengujian Sensor Flex ..................................................... 220
x
9.5.2 Pengujian Sistem Secara Keseluruhan ........................... 222
9.5.3 Pengujian Software Secara Keseluruhan ....................... 248
Referensi .......................................................................................... 250
Profil Penulis .................................................................................... 251
1
Bab 1: Pendahuluan
2
Bab 1: Pendahuluan
Perkembangan teknologi komputer yang sangat cepat memicu
perkembangan teknologi lainnya. Dalam artian bahwa sangat banyak
teknologi pada sektor lain yang memanfaatkan perkembangan
teknologi komputer untuk proses pengembangan teknologi itu
sendiri. Oleh karena itu, saat ini jarang sekali ditemukan perangkat -
perangkat teknologi terbaru yang tidak mengandung unsur komputer
di dalamnya. Begitu juga halnya dengan bidang kesehatan,
penggunaan komputer sangat diperlukan untuk mempercepat dan
mempermudah proses monitoring konsdisi pasien secara terus
menerus. Pada buku ini akan diuraikan tentang beberapa proyek
instrumentasi medis berbasis internet of things, yang mana pada
proyek ini akan menggabungkan teknologi sensor yang digunakan
untuk bidang biomedis dengan teknologi internet of things yang akan
menghubungkan sensor-sensor tersebut dengan aplikasi pada
smartphone maupun komputer pribadi.
Proyek ini dibagi menjadi 3 bagian utama yaitu:
1. Proyek deteksi dan visualisasi detak jantung seseorang untuk
mengukur tingkat kebugaran akan diulas pada bab 6 & 7.
3
2. Proyek internet of things untuk memantau kondisi infus
dengan menggunakan interface smartphone android akan
diulas pada bab 8.
3. Proyek Aplikasi pemantau terapi jari pasca stroke dengan
interface komputer secara real time akan diulas pada bab 9.
1.1 Pengantar proyek deteksi dan visualisasi detak jantung
Dengan mengetahui denyut jantung seseorang, maka kita
dapat melihat kondisi kesehatan jantung seseorang dengan sangat
mudah. Jantung sebagai organ vital manusia berfungsi untuk
memompa darah ke seluruh tubuh. Dalam proses ini, timbul bunyi
akibat pergerakan katup-katup dari jantung. Untuk mendeteksi
denyut jantung maka biasanya digunakan sensor pendeteksi yang
kemudian digabungkan dengan peranan mikrokontroler.
Diagnosa denyut jantung berdasarkan suara yang direkam oleh
Pulse Heart Sensor ditempelkan pada jari pasien yang dapat
mengakibatkan subyektifitas dokter dalam memvisualisasikan sinyal
tersebut. Dengan menggunakan komponen elektronika seperti
mikrokontroler serta pulse heart sensor akan memungkinkan untuk
merancang suatu alat yang dapat menghitung detak jantung pada
manusia sehingga lebih efisien untuk penggunaanya serta harga yang
relatif murah. Di sisi lain, penggunaan electrocardiograh (ECG) masih
4
tergolong relatif mahal jika digunakan sebagai alat diagnosa jantung.
Proyek ini berfokus pada perancangan visualisasi isyarat detak
jantung yang ditangkap oleh sensor untuk mempermudah proses
diagnosa oleh dokter.
Dari masalah yang dihadapi perlu dilakukan perancangan suatu
alat dengan merancang sebuah sistem menggunakan komputer yang
dapat memantau sinyal detak jantung dengan menggunakan
mikrokontroler berbasis Arduino dan Pulse Heart Sensor. Sensor akan
ditempelkan pada ujung jari pasien untuk mendeteksi sinyal detak
jantung, data akan dikirim ke mikrokontroler untuk diproses dan
kemudian akan ditampilkan pada komputer. Pada saat sinyal detak
jantung berada pada kondisi yang telah ditetapkan maka akan
muncul hasil barupa jumlah detak jantung per menit dan pulsa yang
ditampilkan pada layar monitor kemudian dapat disimpan dalam
memori, sehingga data hasil pembacaan tersebut dapat dibandingkan
dengan data referensi dari alat ukur detak jantung standar.
Pada penelitian yang dilakukan, perekaman detak jantung
dengan menggunakan Pulse Heart Sensor dan selanjutnya data dari
pembacaan sensor diproses oleh arduino dengan pin analog (A0),
menggunakan fitur Analog to Digital Converter (ADC), kemudian
selanjutnya diolah menjadi satuan bpm (Beats Per Minute) untuk
dapat divisualisasikan menjadi isyarat detak jantung. Dengan alat
5
sederhana yang dirancang pada proyek ini, beragam gelombang
suara dari detak jantung pasien dapat ditampilkan di monitor
komputer sehingga tidak perlu lagi untuk mengukur detak jantung
secara manual.
1.1.1 Ulasan Singkat Tentang Jantung
Jantung (Latin, cor) adalah rongga organ berotot yang
berfungsi untuk memompa darah melalui pembuluh darah oleh
kontraksi berirama yang berulang. Jantung adalah salah satu organ
tubuh manusia yang berperan dalam sistem peredaran darah.
Jantung merupakan otot tunggal yang terdiri dari lapisan edothelium.
Jantung terletak dalam rongga thoracic, di balik tulang
dada/sternum. Letak jantung berbelok ke bawah dan sedikit ke arah
kiri.
Hampir seluruh permukaan jantung diselubungi oleh paru-
paru, tapi tertutup oleh selaput ganda yang disebut perikardium, dan
tertempel pada diafragma. Lapisan pertama menempel sangat erat
dengan jantung, sedangkan lapisan luarnya lebih longgar dan berair,
fungsinya adalah untuk menghindari gesekan antar organ tubuh yang
terjadi karena pergerakan memompa yang dilakukan oleh jantung.
Jantung dijaga di tempatnya oleh pembuluh darah yang
menyelubungi seluruh permukaan jantung, seperti di bagian bawah
dan di bagian samping. Dua garis pembelah (terbentuk dari otot)
6
pada lapisan luar jantung menunjukkan di mana dinding pemisah di
antara sebelah kiri dan kanan serambi (atrium) & bilik (ventrikel).
Gambar 1.1 menunjukkan struktur jantung.
Gambar 1.1 Struktur internal jantung
Dengan meraba denyut pada bagian arteri, kita dapat
menghitung kecepatan detak jantung yang berbeda-beda yang
disebabkan oleh aktifitas, makanan, umur, dan emosi seseorang.
Standar jumlah denyut jantung manusia ditunjukkan dalam tabel 2.2.
Tabel 2.2 Perbedaan denyut jantung manusia
No Umur Jumlah denyut / menit (BPM)
1 Bayi baru lahir 140
2 Selama tahun pertama 120
3 Selama tahun kedua 110
4 Pada umur 5 tahun 96-100
7
5 Pada umur 10 tahun 80-90
6 Dewasa 60-80
Sumber: Pearce, 2000: 127-128
1.1.2 Cara Kerja Jantung
Fungsi utama jantung adalah untuk menyediakan suplai
oksigen ke seluruh bagian tubuh dan membersihkan tubuh dari hasil
meta-bolisme (CO2). Jantung menjalankan fungsi tersebut dengan
mengumpulkan darah yang kurang oksigen dari seluruh tubuh dan
memompanya ke dalam paru-paru, dimana darah akan mengambil
oksigen dan membuang CO2. Pada saat jantung berdenyut, setiap
ruang pada jantung mengendur dan terisi oleh darah (disebut sebagai
periode diastolik). Selanjutnya jantung berkontraksi dan memompa
darah keluar dari jantung (disebut sebagai periode sistolik). Dalam
rangkaian sistemik, darah yang kaya oksigen akan meninggalkan
tubuh melalui ventrikel kiri ke aorta, dan dari sana darah akan masuk
arteri dan kapiler dimana jaringan tubuh disuplai dengan oksigen.
1.1.3 Sinyal Detak Jantung
Electrocardiograph (ECG) adalah serangkaian gambaran yang
mencerminkan aktivitas listrik jantung. Sebuah lead yang dilengkapi
dengan bahan konduktif ditempatkan pada bagian tubuh yang
berbeda, sehingga mungkin untuk melacak sinyal listrik pada jantung
8
dari beberapa bagian yang berbeda. Jika arus listrik jantung
mengarah menuju ke lead menghasilkan garis yang naik pada grafik
(defleksi positif). Jika arus listrik jantung mengalir menjauhi lead
maka akan menghasilkan garis turun (defleksi negatif). Gambaran
arus listrik jantung ini kemudian digambarkan dengan tampilan
grafik. Pada jantung yang sehat dan normal, gambaran ECG yang
mewakili satu detakan jantung lengkap dapa dilihat pada Gambar
1.2.
Gambar 1.2 Data detak jantung (kiri) dan Detak jantung dalam satu
gelombang (kanan)
Pada Gambar 1.2 terlihat titik-titik puncak maksimum lokal dan
minimum lokal. Puncak - puncak tersebut mem-punyai makna fisi
yang disimbolkan sebagai P, Q, R, S dan T sebagaimana ditunjukan
pada Gambar 1.2 kanan. Irama jantung normal dapat dikatakan
sebagai irama sinus yaitu irama yang terletak pada sekitar Vena Cava
Superior di atrium kanan jantung. Irama jantung yang teratur yang
9
berarti jarak antara gelombang yang relatif sama dan teratur.
Hubungan P dengan Q, R dan S adalah bertujuan untuk membedakan
suatu irama jantung, bentuk dan durasi pada puncak merupakan
pembesaran pada atrium jantung. Sedangkan pada puncak-puncak Q,
R dan S ditujukan untuk mendeteksi suatu irama jantung,
abnormalitas konduksi. Gelombang T menggambarkan bahwa adanya
kembali proses pemompaan kedalam ventrikel jantung. Pada
umumnya puncak T bernilai positif apabila puncak T negatif atau
terbalik maka bisa terjadi ketidaknormalan pada jantung.
Berdasarkan Gambar 1.2 terlihat bahwa posisi puncak ke puncak S
terhadap potensial selalu berada pada posisi negatif sedangkan
untuk puncak-puncak T selalu berada pada posisi positif. Data yang
telah diukur merupakan data untuk jantung yang sehat. Pada
penelitian ini ditentukan posisi P, Q, R, S dan T untuk keseluruhan
data yang diukur. Untuk itu, diperlukan periode satu gelombang.
Untuk menentukan periode satu gelombang maka syarat utama dari
satu gelombang adalah satu gelombang harus memuat puncak-
puncak P, Q, R, S dan T. Dengan contoh satu gelombang ditunjukan
pada Gambar 1.2 kanan.
1.1.4 Detak Jantung Normal Saat Berolahraga
Detak jantung dapat digunakan sebagai indikator untuk
menentukan bahwa seseorang melakukan aktivitas terlalu keras.
10
Detak jantung normal orang saat berolahraga perlu dikenali, agar
tidak berlebihan dalam melakukan aktivitas. Pada saat berolahraga
detak jantung setiap manusia berbeda - beda tergantung
berdasarkan usia.
1.2 Pengantar proyek sistem pemantau infus berbasis Android
1.2.1 Latar Belakang
Perkembangan sains dan teknologi saat ini begitu pesat, seiring
dengan pesatnya perkembangan di bidang elektronika dan
mikrokontroller, Arduino menjadi salah satu papan pengembangan
berbasis mikrokontroller yang paling banyak diminati akhir-akhir ini.
Arduino merupakan papan pengembangan berbasis mikrokonroller
yang relatif mudah untuk diprogram, Arduino dilengkapi dengan
pin/port yang dapat digunakan untuk berkomunikasi dengan
perangkat lain. Dengan kata lain arduino adalah sebuah papan
pengembangan mikrokontroller yang sangat populer saat ini. Akhir-
akhir ini juga sedang marak penggunaan smartphone android sebagai
penunjuang aktifitas sehari-hari. Android merupakan nama system
operasi yang bersifat “Open Source” yang pada umumnya ditujukan
untuk smartphone dan juga tablet. Sebagai perangkat yang bergerak,
Android dapat terhubung dengan peralatan elektronika untuk
mengendalikan ataupun menerima informasi dari peralatan
11
elektronika. Untuk memicu berkembangnya inovasi baru yang
memanfaatkan arduino dan android yang dirancang untuk
mempermudah perkerjaan manusia. Salah satunya adalah di bidang
kesehatan.
perkembangan teknologi ini diharapkan dapat mempermudah
pekerjaan perawat/dokter dalam proses pemantauan kondisi pasien.
Salah satu contohnya adalah dalam proses pemantauan infus. infus
berfungsi untuk memberikan sejumlah cairan khusus kedalam tubuh
pasien melalui media jarum kedalam pembuluh vena (pembuluh
balik) yang bertujuan untuk mengganti kehilangan cairan atau zat
makanan dari tubuh saat pasien sakit.
pada dasarnya infus sering sekali digunakan oleh pasien, oleh
karena itu infus haruslah selalu dipantau kondisinya. Hingga saat ini
proses pemantauan infus masih dilakukan secara manual, dimana
perawat/dokter harus mengecek kondisi infus pasien secara langsung
dan berkala. Saat cairan infus habis, perawat tidak bisa langsung
mengganti/mengisi ulang cairan infus karena harus lalu lalang dari
kamar pasien satu ke kamar pasien yang lain, hal ini menyebabkan
infus bisa terlambat untuk diganti/diisi ulang, keterlambatan
penggantian infus ini dapat menyebabkan penyumbatan udara,
sehingga dapat berakibat fatal bagi pasien. Penyumbatan udara
12
terjadi apabila terdapat gelembung udara yang turut serta masuk ke
dalam sistem sirkulasi pasien.
Berdasarkan permasalahan tersebut, untuk dapat
memecahkan masalah maka peneliti merancang sebuah sistem
menggunakan Smartphone android yang dapat memantau tetesan
infus dengan menggunakan mikrokontroller berbasis arduino dan
sensor photodioda. Untuk medeteksi adanya tetesan pada infus,
sensor photodioda dipasang pada chamber infus, kemudian data
hasil pembacaan sensor dikirimkan ke mikrokontroller untuk diolah,
kemudian data hasil pengolahan data oleh mikrokontroler dikirim ke
ponsel Android melalui bluetooth. pada saat cairan infus berada pada
batas bawah yang telah ditetapkan, maka mikrokontroller akan
mengirimkan peringatan atau pemberitahuan ke ponsel perawat.
1.2.2 Pengertian Infus
intravenous fluids infusion (infus) adalah proses pemberian
sejumlah cairan ke dalam tubuh pasien melalui sebuah jarum ke
dalam pembuluh vena untuk menggantikan kehilangan cairan atau
zat makanan dari tubuh saat pasien menderita sakit tertentu. Secara
umum, keadaan tubuh yang memerlukan pemberian cairan infus
adalah:
1. Perdarahan dalam jumlah yang relatif banyak (kehilangan cairan tubuh dan komponen darah)
13
2. Trauma abdomen (perut) berat (kehilangan cairan tubuh dan komponen darah)
3. Fraktur (patah tulang), khususnya di pelvis (panggul) dan femur (paha) (kehilangan cairan tubuh dan komponen darah)
4. “Serangan panas” (heat stroke) (kehilangan cairan tubuh pada dehidrasi)
5. Diare dan demam (mengakibatkan dehidrasi)
6. Luka bakar yang cukup luas (kehilangan banyak cairan tubuh)
7. Semua trauma kepala, dada, dan tulang punggung (kehilangan cairan tubuh dan komponen darah) Pada infus terdapat beberapa bagian yang harus diketahui. Adapun bagian – bagian infus adalah sebagai berikut:
1. Botol infus: merupakan wadah dari cairan infus, biasa dijumpai dan dijual dalam tiga varian ukuran 500mL, 1000mL dan 1500mL.
2. Selang infus: merupakan alat untuk mengalirkan cairan infus
3. Klem selang infus: merupakan bagian untuk mengatur laju aliran dari cairan infus, dengan mempersempit atau memperlebar jalur aliran pada selang.
4. Jarum infus: alat untuk memasukkan cairan infus dari selang infus ke pembuluh vena.
14
1.2.3 Prinsip Kerja Infus
Prinsip kerja dari cairan infus adalah sama dengan sifat dari air
biasa yaitu mengalir dari tempat yang lebih tinggi ke tempat yang
lebih rendah, dipengaruhi oleh gaya grafitasi bumi sehingga cairan
akan selalu jatuh kebawah. Pada sistem infus laju aliran infus dapat
diatur melalui klem selang infus, jika klem digerakan untuk
mempersempit jalur aliran pada selang maka laju cairan akan
menjadi lebih lambat, ini ditandai dengan sedikitnya jumlah tetesan
infus/menit yang keluar dan sebaliknya bila klem digerakan untuk
memperlebar jalur aliran pada selang infus maka laju cairan infus
akan menjadi lebih cepat dan ditandai dengan banyaknya jumlah
tetesan infus/menit.
1.2.4 Cara Menghitung Tetesan Infus
Untuk menghitung jumlah tetesan cairan infus, kita perlu
mengetahui Istilah yang sering digunakan dan juga rumus tetap
perhitungan tetes infus. Dalam pemasangan infus diketahui istilah
dan rumus tetap sebagai berikut:
gtt = makro tetes
mgtt = mikro tetes
jumlah tetesan = banyaknya tetesan dalam satu menit
1 gtt = 3 mgtt
1 cc = 20 gtt
15
1 cc = 60 mgtt
1 kolf = 1 labu = 500 cc
1 cc = 1 mL
mggt/menit = cc/jam
Untuk lebih memahami istilah-istilah tersebut, kita harus
terlebih dahulu mengetahui formula untuk menghitung jumlah tetes
cairan infus dalam hitungan menit dan jam.
faktor tetes Otsuka — 1cc = 15 tetes
faktor tetes Terumo — 1 cc = 20 tetes
(Kebutuhan cairan x faktor tetes) = Jumlah tetesan/menit
(jumlah jam x 60menit).
1.3 Pengantar proyek pemantau terapi jari pasca stroke secara
real-time
1.3.1 Latar Belakang
Stroke merupakan istilah yang digunakan untuk menamakan
sindroma (kumpulan gejala) hemiparesis atau hemiparalisis (lumpuh
sebelah) akibat kerusakan pada pembuluh darah yang bisa bangkit
dalam waktu beberapa detik hingga beberapa hari, tergantung pada
jenis penyakit yang menjadi penyebabnya. Sehingga, sebenarnya
stroke bukanlah nama penyakit, melainkan istilah untuk menjelaskan
16
kumpulan beberapa gejala yang muncul akibat adanya kerusakan
pada pembuluh darah dalam otak.
Stroke termasuk dalam penyakit serebrovaskuler (pembuluh
darah otak) yang ditandai dengan matinya jaringan otak (infark
serebral) yang terjadi akibat berkurangnya aliran darah dan oksigen
ke bagian otak. World health organization (WHO) mendefinisikan
stroke sebagai gejala-gejala defisit dari fungsi susunan saraf yang
diakibatkan oleh adanya penyakit pada pembuluh darah dalam otak,
bukan karena alasan yang lain.
Stroke sebenarnya diambil dari kata strike, pada umumnya
merupakan serangan mendadak yang dapat berakibat fatal tanpa
adanya gejala-gejala yang bisa dirasakan sebelumnya. Penderita
stroke pada umumnya tidak tahu kapan dan bagaimana ia akan
mendapatkan serangan stroke. Berdasarkan penelitian yang
dilakukan di Oxfordshire Community Stroke Project, tidak ada
hubungan stroke berulang dengan umur, jenis kelamin, tipe patologi
stroke, dan riwayat penyakit jantung atau fibrilasi atrium.
Seseorang yang punya riwayat terserang penyakit stroke
mempunyai kecenderungan lebih besar akan mengalami serangan
stroke susulan/lanjutan, apalagi jika faktor resiko stroke yang ada,
tidak ditanggulangi dengan baik. Oleh karena itu, perlu diupayakan
prevensi sekunder yang meliputi gaya hidup sehat dan pengendalian
17
faktor risiko yang bertujuan untuk mencegah terjadinya serangan
stroke berulang pada seseorang yang sebelumnya pernah terserang
stroke.
Oleh karena itu, kita patut untuk berwaspada dalam
menjalankan pola hidup. Usia muda tidak menjamin kita untuk
terhindar dari serangan stroke jika tidak dibarengi dengan pola hidup
yang sehat. Seseorang yang mengkonsumsi banyak gula dalam
minuman dan makanan cepat saji memiliki resiko terserang stroke
pada usia yang relatif tidak terlalu tua.
1.3.2 Penyebab Stroke
Menurut dr. Abdul Ghofir, S.p.S, munculnya serangan stroke
dipicu oleh besarnya faktor risiko penyakit pendukung lainnya seperti
penyakit jantung, saraf, diabetes melitus, darah tinggi, dislipidemia,
obesitas dan usia yang sudah relatif tua, yang mana menyebabkan
fungsi motorik, sensorik, saraf kranialis, dan fungsi kognitif lainnya
menjadi lemah. Selain itu, gaya hidup yang kurang sehat juga menjadi
faktor yang mempercepat datangnya serangan penyakit stroke,
seperti kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, Konsumsi makanan
berkolesterol tinggi, dll. Selain itu, jenis kelamin dan ras juga menjadi
salah satu faktor penentu timbulnya serangan penyakit stroke. Angka
kejadian penyakit stroke lebih banyak dialami oleh wanita daripada
laki-laki dikarenakan perbedaan profil faktor resiko vaskular dan
18
substipe dari stroke. Hal itu disebabkan karena wanita memiliki
kecacatan stroke yang lebih berat dibandingkan dengan laki-laki.
Berikut adalah beberapa penyebab terjadinya serangan stroke:
1. Hipertensi
Orang yang memiliki tekanan darah tinggi (hipertensi) memiliki
peluang yang lebih besar untuk terkena stroke. Bahkan, hipertensi
merupakan penyebab terbesar dari serangan penyakit stroke.
Hipertensi mampu meningkatkan risiko terkena stroke 2-4 kali lipat,
dan tidak tergantung pada faktor risiko yang lainnya. Alasannya
adalah karena dalam kasus hipertensi, dapat terjadi gangguan aliran
darah dalam tubuh, dimana diameter pembuluh darah akan
mengecil, sehingga intensitas darah yang mengalir ke otak akan
berkurang. Dengan berkurangnya intensitas aliran darah otak (ADO),
maka otak akan mengalami kekurangan suplai oksigen dan glukosa
atau disebut dengan hipoksia. Karena suplai darah yang berkurang
secara terus-menerus, sehingga lama-kelamaan jaringan otak akan
mengalami kematian. Seseorang disebut mengalami hipertensi
apabila tekanan darahnya lebih tinggi dari 140/90 mmHg atau lebih
tinggi dari 135/85 mmHg.
19
2. Diabetes Melitus
Penderita Diabetes Melitus atau penyait kencing manis juga
memiliki risiko untuk mengalami stroke. Hal ini disebabkan karena
pembuluh darah penderita diabetes yang umumnya menjadi lebih
kaku atau kehilangan kelenturan. Adanya peningkatan ataupun
penurunan kadar glukosa darah yang terjadi secara tiba-tiba juga
dapat menyebabkan kematian pada jaringan otak. Seseorang
dianggap memiliki penyakit diabetes mellitus apabila kadar glukosa
plasma darahnya lebih tinggi dari 126 mg% dan diperiksa pada dua
waktu yang berbeda.
3. Merokok
Berdasakan hasil penelitian, didapatkan bahwa orang yang
merokok memiliki kadar fibrinogen darah yang lebih tinggi daripada
orang yang tidak merokok. Peningkatan kadar fibrinogen ini dapat
mempermudah terjadinya penebalan pada pembuluh darah,
sehingga pembuluh darah menyempit dan kaku, dengan demikian hal
tersebut dapat menyebabkan gangguan pada aliran darah. Merokok
dapat meningkatkan risiko stroke sebesar 1,5 kali lipat setelah faktor
risiko lainnya dikendalikan. Asap rokok juga dapat meningkatkan
terjadinya aterosklerosis terutama pada arteri karotis. Pada pasien
yang merokok, kerusakan organ yang diakibatkan oleh stroke jauh
lebih parah karena dinding bagian dalam (endothelial) pada sistem
20
pembuluh darah otak (serebrovaskular) biasanya sudah menjadi
lemah, sehingga dapat menyebabkan kerusakan yang lebih parah lagi
pada otak sebagai akibat apabila terjadi serangan stroke tahap kedua
4. Kurang Olahraga/Aktifitas Fisik
Kurangya aktivitas fisik sesorang merupakan salah satu faktor
risiko yang menyebabkan terjadinya stroke dan penyakit jantung.
Olahraga rutin rata-rata 30 menit/hari dapat menurunkan risiko
terjadinya serangan stroke. Olahraga juga dapat mengendalikan
beberapa masalah kesehatan lainnya, seperti obesitas, diabetes
melitus, meningkatkan kadar kolesterol HDL, dan pada sekelompok
individu dapat menurunkan tekanan darah. Hubungan antara
aktivitas fisik dan stroke telah diteliti secara terus-menerus dan
dilaporkan sejak 38 tahun silam. hal-hal yang mempunyai kaitan
dengan faktor risiko stroke lain, yaitu merokok dan minum alkohol
secara berlebihan.
5. Obesitas (kegemukan)
Obesitas merupakan salah satu faktor yang menyebabkan
terjadinya stroke. Obesitas memberi risiko stroke 2 kali lipat. Hal
tersebut disebabkan karena Obesitas memberi beban yang lebih
berat kepada jantung, selain itu obesitas juga merupakan predisposisi
untuk meningkatnya kadar kolesterol total, trigliserid, hipertensi,
menurunnya kadar kolesterol HDL, dan diabetes mellitus. Obesitas
21
bisa dikontrol dengan melakukan diet dan olahraga secara teratur
dengan disiplin yang tinggi. Namun, ada juga obesitas yang didasari
oleh faktor genetik, sehingga dengan usaha apa pun berat badan sulit
untuk diturunkan secara drastis.
1.3.3 Upaya Rehabilitasi Pasien Stroke
Perawatan terhadap penderita stroke memiliki dua tujuan
utama, yang pertama adalah untuk meminimalkan cedera pada
jaringan otak dan yang kedua adalah untuk mengobati komplikasi
yang dapat terjadi pada pasien pasca stroke, baik kerusakan syaraf
maupun kerusakan fisik. Pasien pendrita stroke membutuhkan upaya
rehabilitasi agar ke depannya mereka mampu mandiri untuk
beraktifitas dalam kehidupan sehari-hari tanpa harus terus-menerus
menjadi beban bagi keluarganya.
Upaya rehabilitasi atau pemulihan bagi pasien yang pernah
menderita serangan stroke, sebenarnya tidak harus selalu dilakukan
di fasilitas rehabilitasi rumah sakit. Secara umum tahap rehabilitasi
pasca stroke dapat ditangani dengan tahapan rehabilitasi sederhana
yang dapat dilakukan oleh tenaga kesehatan maupun keluarga
pasien, karena hal tahapan rehabilitasi sebenarnya tidak
membutuhkan peralatan yang canggih. Upaya rehabilitasi tersebut
bertujuan untuk mencegah terjadinya komplikasi karena
kelumpuhan, yang dapat membawa dampak buruk bagi kondisi
22
pasien stroke. Selain itu rehabilitasi juga bertujuan untuk
mengembalikan kemandirian pasien dalam melakukan aktivitas
sehari-hari. Dengan upaya ini diharapkan pasien stroke dapat
menjalani hidup yang lebih berkualitas.
Rehabilitasi pada pasien penderita stroke akan memberikan
hasil yang maksimal jika dilakukan dalam 3 bulan pertama pasca
stroke. Meskipun perkembangan pemulihan yang optimal bisa
didapatkan dalam jangka waktu 3 bulan pertama, namun proses
pemulihan perlu terus dikalukan seumur hidup untuk
mengembalikan kemandirian pasien secara optimal. Oleh karena itu,
sangatlah penting untuk memulai melakukan rehabilitasi sedini
mungkin dan dilakukan secara berkesinambungan.
Salah satu prinsip umum dalam melakukan upaya rehabilitasi
pada pasien stroke adalah dengan memperbanyak gerakan pada
bagian tubuh yang mengalami sakit maupun tidak. Hal tersebut
merupakan terapi yang sangat baik. Karena gerakan dapat
meningkatkan proses pembentukan sirkuit saraf di dalam otak. Salah
satu contoh gerakan yang perlu dilakukan antara lain adalah gerakan
meraih, memegang dan mengangkat gelas ke mulut. Bila bagian
tubuh yang terkena stroke masih terlalu lemah, maka perlu diberikan
bantuan tenaga secukupnya, namun pasien stroke masih tetap
menggunakan ototnya secara aktif. Gerakan ini dapat dilakukan pada
23
posisi duduk maupun berdiri. Waktu latihan dapat berkisar antara 45-
60 menit, dengan melakukan pengulangan sesering mungkin. Latihan
mencapai lingkup gerak penuh pada semua persendian disertai
latihan regangan otot sedikitnya 2 kali per hari diperlukan. Upayakan
lengan selalu dalam posisi terbuka saat sedang tidak melakukan
latihan.
1.3.4 Enam Terapi Dasar Pemulihan Pasca Stroke
Pasien yang telah sembuh dari stroke Sangat dianjurkan untuk
sedini mungkin memulai langkah-langkah dalam rangka rehabilitasi.
Bahkan pada penderita stroke yang mengalami koma sekalipun,
dapat dibantu memulai gerakan-gerakan latihan secara pasif (dengan
bantuan orang lain) jika kondisi penderita sudah mulai stabil. Saat
penderita telah sadar, maka selanjutnya dapat dilanjutkan dengan
latihan aktif yang dilakukan oleh penderita itu sendiri. Rehabilitasi
pasca stroke dapat dimulai saat penderita masih dalam proses
perawatan oleh dokter di rumah sakit, sehingga tidak perlu
menunggu sampai penderita pulang ke rumah.
Adapun 6 terapi dasar pasca stroke adalah sebagai berikut:
1. Terapi Fisik
6 bulan pertama setelah stroke merupakan gold period (masa
keemasan/masa terbaik) untuk melakukan proses rehabilitasi pasca
24
stroke. Oleh karena itu, tidak ada lagi alasan untuk menunda-nunda
memulai latihan. Beberapa manfaat yang dapat diperoleh dengan
melakukan latihan fisik, antara lain adalah membantu meningkatkan
penggunaan ekstremitas/anggota gerak tubuh, memperkuat otot
yang lemah setelah stroke, mengaktifkan kembali fungsi tubuh yang
mengalami kelumpuhan, mandiri dan tidak bergantung pada orang
lain, meningkatkan daya tahan tubuh dan mencegah terjadinya
depresi.
Latihan fisik yang akan dilakukan oleh seorang yang pernah
menderita stroke haruslah mengikuti beberapa aturan dasar supaya
hasilnya dapat optimal. Beberapa hal yang perlu diperhatikan ketika
melakukan latihan fisik antara lain; menitikberatkan pada latihan
kekuatan, koordinasi, keseimbangan dan kestabilan, memulai latihan
dengan pemanasan terlebih dahulu agar otot dan sendi tidak menjadi
kaku, tidak memaksakan kemampuan diri sampai titik yang tidak
dikuasai, memakai alat bantu terlebih dahulu dan secara perlahan
mencoba untuk melepas alat bantu tersebut.
Latihan fisik secara bertahap ini dapat dimulai ketika penderita
stroke masih terbaring di tempat tidur, namun dengan kondisi yang
sudah dinyatakan stabil oleh dokter. Diawali dengan gerakan
berbaring miring dengan dibantu orang lain (keluarga, perawat,
maupun ahli fisioterapi) dari posisi lurus kemudian menekuk. Apabila
25
sudah memungkinkan, maka latihlah penderita untuk duduk secara
mandiri, tentunya dengan dibantu terlebih dahulu kemudian lama
kelamaan dapat dilakukan secara mandiri.
Di sela-sela istirahat, pasien dapat melakukan latihan pada jari-
jari tangan, seperti menekuk jari, menjepit dan memegang sesuatu.
Semakin sering melakukan latihan maka hasil yang didapatkan akan
semakin optimal. Usahakanlah untuk memaksimalkan peran aktif dari
pasien, sedangkan peran keluarga/perawat/ahli fisioterapis hanya
membantu dan memberikan dukungan.
2. Terapi Okupasi
Terapi okupasi bertujuan untuk meningkatkan kemampuan
rawat mandiri bagi pasien dan mengupayakan pasien mampu
melakukan aktivitas harian dengan mandiri. Tahap ini dapat dimulai
apabila pasien sudah dapat melakukan beberapa gerakan aktif,
seperti berjalan perlahan (meski masih memakai alat bantu),
memegang, dan sebagainya. Dengan dukungan dan kasih sayang
keluarga, maka pasien stroke akan mampu menjalankan aktivitas
hariannya dengan baik meski dengan segala keterbatasan. Dengan
demikian terapi okupasi ini sangatlah penting untuk diberikan kepada
pasien selama masih dalam proses penyembuhan.
26
3. Terapi Wicara
Terapi wicara pada umumnya melibatkan ahli atau terapis
wicara. Namun demikian, dukungan keluarga juga tetap memegang
peranan penting. Misalnya dengan tetap melakukan komunikasi
dengan berbicara, walaupun pasien masih belum mampu
meresponnya. Berikan himbauan kepada seluruh penghuni rumah
untuk menghargai penderita dan menginformasikan apapun yang
akan dikerjakan, misalnya meminta izin ketika akan menggantikan
seprei, memakaikan baju, dan lain-lain.
4. Terapi Psikologis
Terapi psikologis dilakukan untuk mengurangi tekanan/stress
pada psikologis pasien karena memikirkan kondisi kesehatannya.
Dibutuhkan suasana yang hangat dalam keluarga supaya pasien
bahagia dan merasa diperhatikan. Ketika berbicara, hendaknya kita
mendekat pada mereka, tidak dengan berteriak atau bersuara keras.
Jangan sesekali membentak mereka, karena hal tersebut akan sangat
melukai hati pasien dan menurunkan kondisi psikologisnya.
5. Terapi Hobi
Terapi hobi merupakan salah satu penunjang dalam
keberhasilan pemulihan pasien stroke. Dukung dan temani mereka
untuk melakukan hobinya, misalnya seperti membaca, menyulam,
atau memasak. Dengan demikian, pasien akan terhindar dari stress
27
dan dapat mengisi waktu luangnya dengan kegiatan yang bermanfaat
dan menyenangkan. Selama hobi tersebut tidak membahayakan,
maka berikanlah dukungan dan bantuan, karena pada dasarnya
kemampuan fisik pasien pasca stroke akan berkurang.
6. Terapi Spiritual
Kebutuhan spiritual seseorang yang telah mengalami stroke
sangatlah penting untuk manjadi perhatian. Ingatkan mereka untuk
mengerjakan shalat/ibadah meski tidak dengan posisi orang normal
(jika tidak mampu berdiri) dan ajak mereka untuk mengikuti
kajian/pengajian jika kondisinya memungkinkan. Apabila kita hendak
mengingatkan atau menyampaikan nasihat, hendaklah dengan cara
yang sopan dan halus. Jangan sampai penderita berputus asa dengan
kondisi kesehatannya. Berikan selalu semangat dan ingatkan agar
selalu bersabar supaya mendapatkan pahala dari Allah. Sampaikanlah
bahwa kondisi sakit yang dialaminya dapat menghapuskan dosa-
dosanya selama ia menerima takdir dengan sabar.
Selain dengan cara tersebut kita juga dapat membawa pasien
pasca stroke kepada ustadz/pemuka agama untuk diberikan nasihat
agar selalu bersabar dan tabah, sehingga kondisi spiritual pasien
lama-kelamaan akan semakin membaik.
28
1.3.5 Terapi Jari untuk Pemulihan Pasca Stroke
Salah satu dari sekian banyak terapi yang dapat dilakukan
untuk para penderita stroke di rumah adalah dengan melakukan
gerakan terapi berupa terapi pada jari-jari tangan. Adapun terapi jari-
jari tangan dapat dilakukan dengan melakukan gerakan-gerakan
ringan menggunakan jari-jari tangan seperti:
1. Meluruskan semua jari sehingga semua jari dalam keadaan
lurus sempurna atau membentuk isyarat angka 5 seperti
yang ditunjukkan pada Gambar 1.3
Gambar 1.3 Meluruskan Semua Jari atau Isyarat Anka 5
2. Menggenggam penuh semua jari tangan sehingga semua jari
dalam posisi terlipat seperti yang ditunjukkan pada Gambar
1.4
29
Gambar 1.4 Menggenggam Penuh Semua Jari
3. Menekuk jari tengah, jari manis, kelingking dan jempol
sehingga membentuk isyarat angka 1, kemudian mengganti
tekukan jari sehingga membentuk beberapa isyarat angka
2,3,4,5,6,7,8,9 dan 10 seperti yang ditunjukkan pada Gambar
1.5
Gambar 1.5 Macam-macam Isyarat Angka Menggunakan Jari
tangan
30
4. Serta beberapa gerakan terapi jari lainnya dapat dilakukan di
rumah penderita stroke dengan dibantu keluarga. Beberapa
gerakan lainnya dapat dilihat pada Gambar 1.6
Gambar 1.6 Terapi Jari
Beberapa contoh di atas merupakan latihan tangan dan jari-jari
untuk pasien stroke yang dapat dilakukan di rumah. Untuk itu
dampingan seorang fisioterapis sangat penting agar meminimalisir
pembelajaran fungsi dan gerak yang salah. Semua terapi harus
dengan catatan hindari stretching dan rasa sakit agar otot-otot tidak
cepat memendek.
31
BAB 2: Sensor untuk Proyek
Instrumentasi Medis
32
BAB 2: Sensor untuk Instrumentasi Medis
Pada bab ini akan dijelaskan secara singkat mengenai sensor-
sensor yang digunakan untuk membuat project instrumentasi medis
yang dibahas pada buku ini.
2.1 Sensor Detak Jantung
HeartRate Sensor adalah perangkat medis yang berfungsi
untuk mendeteksi/membaca denyut jantung manusia. Rangkaian
dasar dari sensor ini terdiri dari phototransistor dan LED. Sensor ini
bekerja berdasarkan prinsip dasar pantulan sinar LED, kemudian Kulit
menjadi permukaan reflektif untuk sinar LED, kepadatan darah pada
kulit akan mempengaruhi reflektifitas sinar LED. Aksi pemompaan
jantung mengakibatkan kepadatan darah meningkat, sehingga Pada
saat jantung memompa darah, darah akan mengalir melalui
pembuluh arteri dari bagian yang besar hingga ke bagian yang kecil
seperti pada ujung jari. Volume darah pada ujung jari akan
bertambah, sehingga intensitas cahaya yang mengenai
phototransistor akan kecil karena terhalang oleh darah, begitu pula
sebaliknya. Output sinyal dari phototransistor kemudian akan
dikuatkan oleh rangkaian Op-Amp (penguat sinyal) sehingga dapat
dibaca oleh fasilitas ADC pada mikrokontroler. Gambar 2.1
menunjukkan bentuk fisik dari sensor HeartRate.
33
Gambar 2.1 HeartRate sensor atau sensor detak jantung
2.1.1 Cara Kerja Sensor Heart Rate
Cara kerja dari sensor HeartRate yaitu dengan cara sensor
diletakkan di salah satu ujung jari tangan, dimana cahaya LED yang
menembus jari diterima oleh rangkaian penerima atau receiver.
Rangkaian receiver ini terdiri dari resistor sebagai pembatas arus dah
photodiode. Selain receiver adapun juga rangkaian transmitter yang
terdiri dari resistor sebagai pembatas arus dan LED infrared,
kemudian diteruskan dalam rangkaian penguat mikrokontroler
Arduino untuk diproses dalam program.
34
2.1.2 Gelombang Elektrokardiogram
EKG merupakan rekaman aktivitas listrik dari jantung. Dimana
aktivitas listrik atrium digambarkan oleh gelombang P dan aktivitas
listrik ventrikel digambarkan oleh gelombang Q, R, S dan T. Gambar
2.2. menunjukkan gambaran dari gelombang PQRST jantung.
Gambar 2.2 Gelombang Sinyal EKG
35
Pada dasarnya terdapat 5 syarat dasar yang harus dimiliki oleh
sebuah gelombang EKG yang normal, antara lain:
a. Gelombang P. Gelombang ini pada umumnya berukuran kecil dan
merupakan hasil depolarisasi atrium kanan dan kiri. Kelainan pada
atrium akan menyebabkan kelainan bentuk pada gelombang ini.
Gelombang ini diukur dari permulaan gelombang P sampai
permulaan gelombang QRS.
b. Segmen PR. Segmen ini merupakan garis isoelektrik yang
menghubungkan gelombang P dan gelombang QRS. Bagian ini
menggambarkan aktivitas listrik dari atrium ke ventrikel.
c. Gelombang Kompleks QRS. Gelombang kompleks QRS adalah
satu kelompok gelombang yang merupakan hasil depolarisasi
ventrikel kanan dan kiri.
d. Gelombang ST. Segmen ini merupakan garis isoelektrik yang
menghubungkan kompleks QRS dan gelombang T.
e. Gelombang T. Gelombang ini merupakan potensial repolarisasi
ventrikel kanan dan kiri.
Selain itu, sinyal EKG juga memiliki parameter dari setiap gelombang.
Parameter EKG dapat dilihat pada Tabel 2.1.
36
Tabel 2.1 Parameter EKG
Gelombang EKG Amplitudo EKG Interval Durasi
P < 0,3 mV P – R 0,12 – 0,20
detik
R 1,6 – 3 mV Q – T 0,35 – 0,44
detik
Q 25% dari R S – T 0,05 – 0,15
detik
T 0,1 – 0,5 mV Q – R – S 0,06 – 0,10
detik
(Sumber: Suryana & Aziz, 2017)
Berdasarkan interval antara R–R kita dapat mengetahui periode
detak jantung yang dapat dikonversikan menjadi satuan Heart Rate
(HR). Pada dasarnya interval R–R relatif konstan dari detak ke detak.
Perubahan pada interval R–R ini menandakan adanya kecepatan
detak jantung yang tak wajar. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan
beberapa faktor diantaranya; kondisi kesehatan, tingkat aktivitas,
suhu udara, dan emosi seseorang. Faktor-faktor tersebut sangat
mempengaruhi kinerja jantung.
2.2 Sensor Photodioda
Photodioda adalah salah satu komponen elektronika yang
berasal dari keluarga dioda yang memiliki fungsi sebagai pendeteksi
37
cahaya. Meskipun merupakan jenis dioda, tetapi prinsip kerjanya
merupakan kebalikan dari dioda pada umumnya. Photodioda akan
mengubah cahaya menjadi arus listrik. Komponen elektronika ini
mampu mendeteksi berbagai jenis cahaya, mulai dari cahaya infra
merah, cahaya tampak, sinar ultra violet sampai dengan Sinar-X.
Photodioda dapat digunakan untuk banyak aplikasi mulai dari
penghitung kendaraan di jalan umum secara otomatis, pengukur
cahaya pada kamera serta beberapa aplikasi pada peralatan di bidang
medis. Simbol photodioda dapat dilihat pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3 Simbol Photodioda
Photodioda merupakan sensor cahaya yang dapat mengalirkan
arus listrik satu arah (DC) dari satu sisi ke sisi lainnya, ketika
Photodioda menyerap cahaya. Semakin banyak cahaya yang diserap,
maka semakin banyak pula arus yang dapat mengalir. Photodioda
juga biasa digunakan untuk mendeteksi pulsa cahaya dalam serat
optik yang sangat sensitif terhadap pergerakan cahaya. prinsip kerja
38
photodioda pada dasarnya merupakan kebalikan dari prinsip kerja
LED. Bentuk fisik photodioda dapat dilihat pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4 Bentuk fisik photodioda
2.3 Sensor Flex
Sensor flex adalah sensor yang berfungsi untuk mendeteksi
suatu kelengkungan atau tekukan jari-jari tangan. Prinsip kerjanya
sama dengan potensiometer. Untuk menggunakan sensor flex, kita
membutuhkan bantuan arduino nano yang digunakan sebagai
mikrokontroler untuk membaca data ADC berupa tegangan yang
dikeluarkan dari suatu flex sensor. Sensor flex dapat di aplikasikan
pada beberapa perangkat, biasanya digunakan untuk kendali robot,
sebagai pembaca isarat tangan digital, serta sebagai pembaca
gerakan jari-jari tangan yang diterapkan pada penelitian ini.
39
Gambar 2.5 merupakan wujud fisik dari sensor flex yang sering
digunakan.
Gambar 2.5 bentuk fisik sensor Flex
Sensor flex yang kita gunakan dalam proyek ini adalah sensor
flex berukuran 4,5 inci. Arduino nano digunakan sebagai prosesor
dari sistem yang dirancang, pin yang dimanfaatkan untuk pembacaan
sensor yaitu analog pin dari pin 0 sampai 4 (A0-A4). Gambar 2.6
merupakan rangakain skematik dari sensor flex yang dipasangkan ke
arduino nano.
Gambar 2.6 Skematik Pemasangan Sensor Flex
40
Adapun prinsi kerja dari sensor flex dapat dilihat seperti yang
dijelaskan pada Gambar 2.7 di bawah ini.
Gambar 2.7 Prinsip Kerja Sensor Flex
Prinsip kerja dasar dari sensor flex adalah ketika sensor flex
tidak ditekuk (dalam kondisi lurus) maka partikel di dalam sensor
saling berdekatan, sehingga nilai hambatan akan menjadi kecil yaitu
berkisar 30 KOhm. Sedangkan ketika sensor ditekuk maka partikel di
dalam sensor akan saling berjauhan sehingga mengakibatkan
membesarnya nilai hambatan, yaitu 50 KOhm.
41
- Rangkaian Sensor Flex
Sensor flex atau disebut juga sensor kelenturan berfungsi
untuk membaca fleksibilitas dan lekukan dari sensor tersebut. Output
dari sensor tersebut berupa tegangan analog yang dapat langsung
dihubungkan dan di baca oleh mikrokontroler melalui fasilitas ADC.
Rangkaian dasar sensor flex dapat dilihat pada Gambar 2.8
Gambar 2.8 Rangkaian Sensor Flex
42
43
Bab 3: Pengenalan Arduino
44
Bab 3: Pengenalan Arduino
Pada bab ini akan dibahas secara singkat mengenai platform
Arduino baik terkait hardware maupun software.
3.1 Apa itu Arduino?
Arduino adalah sebuah platform open source berbasis
mikrokontroller yang banyak digunakan untuk membuat berbagai
macam proyek elektronika. Arduino dibagi menjadi 2 bagian utama
yaitu sebuah papan sirkuit fisik (atau bisa disebut board
mikrokontroler) dan sebuah perangkat lunak/software berupa IDE
(Integrated Development Environment) yang dapat dijalankan pada
perangkat komputer/laptop. Perangkat lunak ini digunakan untuk
membuat dan meng-upload kode program dari komputer ke board
Arduino.
Arduino memiliki banyak varian atau jenis board yang dapat
kita gunakan untuk pembuatan proyek tergantung dari kebutuhan
port input/output dan kecepatan/speed clock yang kita butuhkan
untuk proyek yang ingin kita rancang. Pada Bab ini ulasan singkat
tentang arduino akan diuraikan.
3.2 Jenis-jenis board Arduino
Seperti yang dikatakan pada sub-bab sebelumnya bahwa
arduino memiliki banyak sekali varian board, yang mana setiap varian
45
memiliki fitur dan fungsi yang berbeda-beda, namun dengan metode
pemerograman yang sama. Berikut adalah beberapa varian board
dari keluarga Arduino:
1. Arduino Uno
2. Arduino Duemilanove
3. Arduno Leonardo
4. Arduino Mega2560
5. Arduino Intel Galile
6. Arduino Pro Micro AT
7. Arduino Nano R3
8. Arduino mini Atmega
9. Arduino Mega ADK
10.Arduino Esplora
Untuk detail dari jenis-jenis board Arduino yang telah
disebutkan dapat di lihat pada halaman web resmi Arduino yaitu:
www.arduino.cc
46
3.3 Arduino IDE
Sesuai dengan topik yang dibahas dalam buku ini software
utama yang akan kita gunakan adalah Arduino IDE. Arduino IDE
merupakan komponen utama yang tidak dipisahkan dengan
perangkat keras Arduino, arduino IDE menggunakan basis bahasa
C++. Arduino IDE terdiri dari beberapa bagian utama antara lain':
1. Editor program, adalah sebuah jendela yang memungkinkan
pengguna untuk menulis dan mengedit kode program dalam
bahasa C++.
2. Compiler, adalah sebuah modul yang mengubah kode
program yang ditulis dengan Bahasa C++ menjadi kode biner.
Karena pada dasarnya sebuah mikrokontroler tidak bisa
memahami bahasa C++, namun mikrokontroler hanya dapat
memahami kode biner saja Itulah sebabnya modul compiler
diperlukan dalam hal ini.
3. Uploader, adalah sebuah modul yang digunakan untuk
memuat kode biner yang telah di compile dari komputer ke
dalam memori Arduino.
Kode program Arduino pada umumnya disebut dengan istilah
sketch. Kata “sketch” digunakan secara bergantian dengan “kode
program” dimana pada dasarnya kedua istilah tersebut memiliki arti
yang sama.
47
Tampilan dari Arduino IDE dengan sebuah sketch editor dapat
kita lihat pada gambar 3.1
Gambar 3.1. Tampilan Arduino IDE
3.4 Menginstall Sofware Arduino pada PC
Software Arduino IDE dapat diunduh secara gratis disitus
www.arduino.cc untuk memudahkan pengguna, adapun prosedur
menginstal program tersebut seperti berikut:
1. Setelah berhasil mengunduh file installer, Klik ganda pada
sofware arduino IDE untuk segera memulai proses instalasi.
2. Setelah file installer dijalankan, akan muncul jendela “License
Agreement”. Klik saja tombol “I Agree” di sajikan pada
Gambar 3.2
48
Gambar 3.2 Proses instal sofware Arduino
3. Berikut akan diminta memasukkan folder instalasi Arduino.
Biarkan default di C:\Program Files\Arduino, tetapi bisa
diganti dengan folder yang lain disajikan pada Gambar 3.3
Gambar 3.3 Defoult folder instalasi
49
4. Setelah itu akan muncul jendela “Setup Installation Option”,
sebaiknya centang semua opsinya disajikan pada Gambar 3.4
Gambar 3.4 Pemilihan komponen untuk di instal
5. Selanjutnya proses instalasi akan dimulai dan menunggu agar
proses instalasinya selesai disajikan pada Gambar 3.5
Gambar 3.5 Proses Instalasi sofware Arduino
50
6. Di tengah proses instalasi, jika komputer yang digunakan
belum terinstal driver USB, maka akan muncul jendela
“security Warning” sebagai berikut pilih saja tombol ‘Instal’
yang disajikan pada Gambar 3.6
Gambar 3.6 Proses instal USB driver
7. Tunggu sampai proses instalasi ‘Completed’ yang disajikan
pada Gambar 3.7
Gambar 3.7 Proses instalasi completed
51
8. Pada tahap ini sofware IDE Arduino sudah terinstal, coba cek
di start Menu Windows dan seharusnya akan muncul ikon
Arduino, kemudian jalankan aplikasi tersebut sehingga akan
menampilkan aplikasi yang disajikan pada Gambar 3.8
Gambar 3.8 Tampilan awal aplikasi Arduino
9. Beberapa detik kemudian, jendela IDE Arduino akan muncul
jendela untuk tempat pemrograman yang disajikan pada
Gambar 3.9
52
Gambar 3.9 Jendela utama papan pemrograman
53
Bab 4: Pengenalan Processing
54
Bab 4: Pengenalan Processing
Gambar 4.1 Icon Processing IDE
Processing adalah pustaka grafis open-source berbasis
Integrated development and environment (IDE) yang dibuat untuk
keperluan seni elektronik (membuat visualisasi grafis), seni media
baru, dan komunitas desain visual dengan tujuan untuk mengajar
orang awam atau non-programmer dasar-dasar pemrograman
komputer dalam konteks visual.
Processing menggunakan bahasa Java, dengan
penyederhanaan tambahan seperti kelas tambahan dan fungsi dan
operasi matematika. Selain itu, Processing juga memiliki antarmuka
pengguna grafis untuk menyeder-hanakan tahap kompilasi dan
eksekusi. Bahasa dan IDE Processing adalah pendahulu untuk proyek-
proyek lain termasuk Arduino, Wiring dan p5.js.
55
4.1 Sejarah
Proyek Processing dimulai pada tahun 2001 oleh Casey Reas
dan Ben Fry, dimana keduanya berasal dari Aesthetics and
Computation Group di MIT Media Lab. Pada 2012, mereka memulai
Yayasan Processing bersama Daniel Shiffman, yang kemudian
bergabung sebagai pemimpin proyek ketiga. Johanna Hedva
bergabung dengan Yayasan pada tahun 2014 sebagai Direktur
Advokasi.
Awalnya, Processing memiliki URL di proce55ing.net, karena
domain Processing diambil. Akhirnya Reas dan Fry memperoleh
domain processing.org. Meskipun nama itu memiliki kombinasi huruf
dan angka, itu masih diucapkan Processing. Mereka tidak suka
lingkungan yang disebut sebagai Proce55ing. Meskipun perubahan
nama domain, Processing masih menggunakan istilah p5 kadang-
kadang sebagai nama singkat (p5 khusus digunakan, bukan p55),
misalnya p5.js adalah referensi untuk itu.
4.2 Fitur
Processing termasuk buku sketsa, alternatif IDE untuk
mengatur proyek. Setiap sketsa Processing sebenarnya adalah
subkelas dari kelas Java PApplet (sebelumnya merupakan subkelas
56
dari Applet bawaan Java) yang mengimplementasikan sebagian besar
fitur bahasa Processing.
Saat memprogram dalam Processing, semua kelas tambahan
yang ditentukan akan diperlakukan sebagai kelas dalam ketika kode
diterjemahkan ke dalam Java murni sebelum dikompilasi. Ini berarti
bahwa penggunaan variabel statis dan metode di kelas dilarang
kecuali Processing secara eksplisit diberitahu untuk kode dalam mode
Java murni.
Processing juga memungkinkan bagi pengguna untuk membuat
kelas mereka sendiri dalam sketsa PApplet. Hal ini memungkinkan
untuk tipe data kompleks yang dapat menyertakan sejumlah
argumen dan menghindari batasan hanya menggunakan tipe data
standar seperti: int (integer), char (karakter), float (angka nyata), dan
warna (RGB, RGBA, hex).
4.3 Contoh Pemerograman
Versi paling sederhana yang mungkin dari program "Hello
World" dalam Processing adalah:
//This prints "Hello World." to the IDE console.
println("Hello World.");
57
Namun, karena sifat Processing yang lebih berorientasi visual, kode
berikut adalah contoh yang lebih baik dari tampilan dan nuansa
bahasa.
//Hello mouse.
void setup() { size(400, 400);
stroke(255);
background(192, 64, 0); }
void draw() {
line(150, 25, mouseX, mouseY);
}
58
Gambar 4.2 Tampilan utama software processing
Gambar 4.2 merupakan tampilan awal software processing ada
beberapa menu yang perlu diketahui fungsinya.
a. Run digunakan untuk mengeksekusi sketch pada software
processing
b. Stop Menghentikan sketch yang sedang dijalankan
c. Toolbar adalah bagian dimana tombol-tombol kontrol
ditempatkan.
59
d. Tabs adalah tempat dimana file yang terdiri dari banyak
sketch ditempatkan.
e. Area Text Editor adalah tempat untuk menuliskan program.
f. Message Area merupakan tempat dimana berbagai pesan
dari processing dikeluarkan, misalnya terjadi error ataupun
kesalahan dalam format memasukan program.
g. Text Area merupakan area tempat ditampilkannya output-
output program, misalnya dalam menam-pilkan hasil
perhitungan, data berupa numerik dan string, serta data
komunikasi secara serial.
60
Bab 5: Mengkoneksikan Arduino
dengan Processing
61
Bab 5: Mengkoneksikan Arduino dengan Processing
Pada bab sebelumnya telah dibahas terkait pengenalan
Arduino dan processing secara singkat, namun pada proyek yang
dibahas dalam buku ini, salah satu hal terpenting yang perlu kita
ketahui adalah bagaimana cara untuk mengkoneksikan kedua
platform tersebut sehingga proyek yang dikerjakan dapat berjalan
dengan baik. Pada bab ini kita akan membahas bagaimana cara
mengkoneksikan Arduino dengan Processing.
Pada bab ini kita akan belajar:
Cara mengirim data dari Arduino ke Processing melalui port
serial
Cara menerima data dari Arduino di Processing
Cara mengirim data dari Processing ke Arduino
Cara menerima data dari Processing di Arduino
5.1 Cara mengirim data dari Arduino ke Processing melalui port
serial
Mari kita mulai dengan sisi Arduino. Kami akan menunjukkan
kepada Anda dasar-dasar cara mengatur sketsa Arduino Anda untuk
mengirim informasi melalui serial.
62
Pada titik ini Anda harus sudah menginstal perangkat lunak
Arduino, board Arduino, dan kabel. Setelah itu adalah tahap menulis
kode program. Jangan khawatir ini cukup mudah untuk dilakukan!
Buka perangkat lunak Arduino. Akan muncul tampilan aplikasi
seperti pada gambar 5.1
Gambar 5.1 Tampilan awal software Arduino
63
Ruang putih besar yang bagus adalah tempat kita akan menulis
kode. Klik di area putih dan ketikkan kode program berikut:
void setup()
{
Serial.begin(9600);
}
Ini disebut metode pengaturan kita. Di situlah kita bisa
'mengatur' program yang kita ingin buat. Di sini, kita
menggunakannya untuk memulai komunikasi serial dari Arduino ke
komputer pada baud rate 9600. Untuk saat ini, yang Anda butuhkan
sekarang tentang baud rate adalah bahwa pada dasarnya itu adalah
tingkat di mana kita mengirimkan data ke komputer, dan jika kita
mengirim dan menerima data pada tingkat yang berbeda, semuanya
akan berjalan dengan baik.
Setelah metode setup (), kita membutuhkan metode yang
disebut loop (), dimana bagian ini akan berulang-ulang selama
program berjalan. Untuk contoh pertama, kita hanya akan mengirim
string 'Hello, world!' melalui port serial, berulang-ulang. Ketikkan
kode program beriku ini di sketch Arduino Anda:
void loop()
{
Serial.println("Hello, world!");
delay(100);
}
64
Gambar 5.2 tampilan sketch untuk mengirim data dari Arduino ke
Processing
Hanya itu yang kita butuhkan dari sisi Arduino untuk contoh
pertama yang kita buat. Kita sedang menyiapkan komunikasi serial
dari Arduino dan akan mengirim data setiap 100 milidetik. sketch
Arduino Anda sekarang akan terlihat seperti gambar 5.2
65
Kemudia yang perlu dilakukan hanyalah menyam-bungkan
board Arduino Anda, pilih jenis board Anda (di bawah tools -> Board
Type) dan port Serial Anda (di bawah Tools -> Serial Port) dan tekan
tombol 'upload' untuk memuat kode program Anda ke board
Arduino.
Selanjutnya kita siap untuk melihat apakah kita dapat secara
ajaib atau melalui kode mendeteksi string ‘hello, world!’ yang kami
kirim ke Processing.
5.2 Cara menerima data dari Arduino di Processing
Tugas kita sekarang adalah menemukan cara untuk
mendapatkan data yang dikirim dari sketch Arduino yang telah kita
buat. Untungnya, Processing hadir dengan pustaka (library) Serial
yang dirancang untuk hal semacam ini! Jika Anda tidak memiliki versi
Processing, pastikan Anda pergi ke Processing.org dan unduh versi
terbarunya untuk sistem operasi Anda. Setelah Processing diinstal,
kemudia buka. Anda akan melihat tampilan seperti pada gambar 5.3
66
Gambar 5.3 tampilan awal Processing IDE
Tampak sangat mirip Arduino, ya? Perangkat lunak Arduino
sebenarnya didasarkan pada bagian dari Processing - itulah
keindahan proyek dengan sumber terbuka (open source). Setelah kita
membuat Sketch terbuka, langkah pertama yang perlu kita lakukan
67
adalah mengimpor library Serial. Pergi ke Sketch-> Import Library->
Serial, seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.4
Gambar 5.3 cara import library pada Processing
Anda seharusnya sekarang melihat baris seperti import
processing.serial. *; di bagian atas sketsa Anda. Di bawah pernyataan
impor, kita perlu mendeklarasikan beberapa variabel global. Semua
ini berarti bahwa variabel-variabel ini dapat digunakan di mana saja
dalam sketch yang kita buat. Tambahkan dua baris ini di bawah
pernyataan impor:
68
Serial myPort;
String val;
Untuk medapatkan data dari komunikasi serial, kita harus
mendapatkan objek Serial (kita dapat menyebutnya myPort; tetapi
Anda juga dapat menamainya sesuka Anda), yang memungkinkan
kita medapatkan data pada port serial di komputer untuk setiap data
yang masuk. Kita juga membutuhkan variabel untuk menerima data
aktual yang masuk. Dalam hal ini, karena kita mengirim jenis data
String (urutan karakter 'Hello, World!') Dari Arduino, kita juga ingin
menerima String dalam processing. Sama seperti Arduino memiliki
setup () dan loop (), Processing memiliki setup () dan draw () (bukan
loop).
Untuk metode setup () dalam Processing, kita akan
menemukan port serial yang terhubung dengan Arduino dan kita
dapat mengatur objek Serial untuk medapatkan data dari port itu.
void setup()
{
myPort = new Serial(this, portName, 9600);
}
Ingat bagaimana kita mengatur Serial.begin (9600) di Arduino?
Nah, jika kita tidak ingin gobbledy-gook yang saya bicarakan, kita
sebaiknya meletakkan 9600 sebagai argumen terakhir dalam objek
69
Serial kami di Processing juga. Dengan cara ini Arduino dan
Processing berkomunikasi pada tingkat yang sama.
Dalam loop draw (), kita akan medapatkan data dari port Serial
dan kita mendapatkan sesuatu, menempelkan sesuatu di variabel val
kita dan mencetaknya ke konsol (area hitam di bagian bawah sketch
Processing Anda).
void draw()
{
if ( myPort.available() > 0)
{ // If data is available,
val = myPort.readStringUntil('\n');
}
println(val);
}
Jika Anda menekan tombol 'run' (dan Arduino Anda
terhubung dengan kode pada halaman sebelumnya dimuat), Anda
akan melihat jendela pop-up kecil, dan setelah beberapa detik Anda
akan melihat `Hello, World! ' muncul di konsol Processing. Lagi dan
lagi. Seperti pada gambar 5.4.
70
Gambar 5.4 tampilan konsol Processing setelah menerima data dari
Arduino
Kita sekarang telah menaklukkan cara untuk mengirim data
dari Arduino ke Processing. Langkah selanjutnya adalah mencari tahu
cara sebaliknya yaitu mengirim data dari Processing ke Arduino.
71
5.3 Cara mengirim data dari Processing ke Arduino
Jadi kita telah mengirim data dari Arduino ke Processing, tetapi
bagaimana jika kami ingin mengirim data dengan cara lain, yaitu dari
Processing ke Arduino?
Mari kita mulai dengan sisi Processing. Ini dimulai seperti
sketch terakhir kita: kami mengimpor library Serial dan
mendeklarasikan variabel objek Serial global untuk port kita di bagian
atas, dan dalam metode setup () kita menemukan port dan
menginisialisasi komunikasi Serial pada port tersebut dengan variabel
Serial di baud-rate 9600. Kita juga akan menggunakan perintah size
(), untuk memberi kita sedikit jendela untuk mengklik, yang akan
memicu sketch kita untuk mengirim sesuatu melalui port Serial ke
Arduino.
import processing.serial.*;
Serial myPort;
void setup()
{
size(200,200);
String portName = Serial.list()[0];
myPort = new Serial(this, portName, 9600);
}
72
Dalam loop draw (), kita bisa mengirim apa pun yang kita
inginkan melalui port serial dengan menggunakan metode tulis dari
library Serial Processing. Untuk sketch ini, kita akan mengirim string
'1' setiap kali kita mengklik mouse di jendela Processing. Kami juga
akan mencetaknya di konsol, hanya untuk memastikan bahwa kita
benar-benar telah mengirim sesuatu. Jika tidak mengklik, kita akan
mengirim string '0'.
void draw()
{
if (mousePressed == true)
{
myPort.write('1');
//Lanjutan kode pada halaman sebelumnya
println("1");
} else
{
myPort.write('0');
}
}
Tampilan Kode akhir dari step ini terlihat pada gambar 5.5
73
Gambar 5.5 tampilan kode akhir untuk mengirimkan data dari
processing
Jika Anda menjalankan kode ini, Anda akan melihat
sekelompok angka 1 muncul di area konsol setiap kali Anda mengklik
mouse. Rapi! Tapi bagaimana kita dapat menerima data ini di
Arduino? Dan apa yang bisa kita lakukan dengannya?
5.4 Cara menerima data dari Processing di Arduino
Pada bagian ini kita akan mencari data yang di kirim dari
Processing, dan jika kita melihatnya, kita akan menyalakan LED pada
74
pin 13 (pada beberapa Arduino, seperti Uno, pin 13 adalah untuk LED
on board, jadi Anda tidak perlu menambah LED eksternal untuk
melakukan pekerjaan ini).
Di bagian atas sketch Arduino, kita membutuhkan dua variabel
global; satu untuk menyimpan data yang berasal dari Processing, dan
yang lainnya untuk memberi tahu Arduino terkait Pin LED terhubung.
char val;
int ledPin = 13;
Selanjutnya, dalam metode setup (), kita akan mengatur pin
LED ke output, karena kita akan menyalakan LED, dan kita akan
memulai komunikasi serial di baud-rate 9600.
void setup()
{
pinMode(ledPin, OUTPUT);
Serial.begin(9600);
}
Akhirnya, dalam metode loop (), kita akan melihat data serial
yang masuk. Jika kita melihat angka '1', maka kita menetapkan LED ke
nilai TINGGI (atau aktif), dan jika tidak (misalnya kami melihat '0'), ka
kita mi akan mematikan LED. Pada akhir loop, kita melakukan
75
penundaan kecil untuk membantu Arduino mengikuti aliran data
serial.
void loop() {
if (Serial.available())
{
val = Serial.read();
}
if (val == '1')
{
digitalWrite(ledPin, HIGH);
} else {
digitalWrite(ledPin, LOW);
//Lanjutan kode pada halaman sebelumnya
}
delay(10); // Wait 10 milliseconds for
next reading
}
Tampilan Kode akhir dari step ini terlihat pada gambar 5.6
76
Gambar 5.6 tampilan kode akhir untuk mengirimkan data dari
processing
Voila! Jika kita mengupload kode ini ke Arduino, dan
menjalankan sketch processing dari halaman sebelumnya, Anda
harusnya dapat menyalakan LED yang terpasang pada pin 13 Arduino
Anda, cukup dengan mengklik apapun di dalam konsol processing.
77
78
Bab 6: Proyek Visualisasi detak
jantung dengan menggunakan
interface komputer berbasis
Arduino dan Processing
79
Bab 6: Proyek visualisasi detak jantung dengan menggunakan
interface komputer berbasis Arduino dan Processing
6.1 Bahan
Pembuatan sistem pendeteksi respons sinyal detak Jantung ini
diperlukan beberapa bahan penelitian atau komponen yang
berfungsi untuk merancang rangkaian. Perancangan merupakan
suatu tahap yang penting dalam proses realisasi suatu alat. Bahan
penelitian yang akan digunakan mencakup komponen-komponen
elektronika yang akan dirangkai menjadi suatu alat yang dirancang
untuk mampu memvisualisasikan sinyal detak jantung. Berikut bahan
atau komponennya:
a. Arduino uno R3
b. Pulse Heart Sensor
c. Kabel pelangi
d. 2 titik Velcro, dan Tali velcro
e. Aplikasi processing 3
f. Support Package Hardware
Fungsi dari beberapa komponen diatas adalah:
1. Arduino uno R3 berfungsi sebagai piranti untuk melakukan
pemrograman visualisasi sinyal detak jantung.
80
2. Pulse Heart Sensor berfungsi sebagai sensor untuk
pendeteksi sinyal detak jantung.
3. Kabel kode warna 24-inci, dengan konektor header (laki-laki)
untuk memudahkkan penanaman sensor kedalam proyek,
dan terhubung ke Arduino.
4. 2 titik Velcro dan Tali velcro ini adalah sisi pengait dan juga
berukuran sempurna untuk sensor yang sangat berguna
untuk membungkus sensor pulsa di sekitar jari.
5. Perangkat lunak dengan bahasa pemrograman yang
digunakan yaitu aplikasi processing untuk menghu-bungkan
koneksi serial dari Arduino.’
6.2 Alat
Alat penelitian meliputi perangkat untuk perancangan dan
pengujian. Berikut perangkat yang digunakan dalam penelitian, yaitu:
- Perangkat keras
1. Laptop/PC/computer dengan system operasi Microsoft
Windows 10, dengan ArduinoIDE yang digunakan untuk
memprogram arduino serta mengaplikasikan pada aplikasi
processing untuk menampilkan grafik.
81
2. Solder dan timah patri (timah solder) alat ini digunakan
untuk menghubungkan dan melepas komponen.
- Perangkat lunak
1. IDE Arduino
Software ini berperan dalam proses menjalankan program
yang akan dimasukan ke Arduino supaya dapat berjalan
sebagaimana mestinya.
2. Processing
Software ini berfungsi untuk membuat dan
memvisualisasikan program pada komputer.
6.3 Perancangan Sistem
Dalam proses perancangan sistem, kami membagi proses
perancangan menjadi dua tahap, yaitu; (1) perancangan perangkat
keras dan (2) perancangan perangkat lunak. Untuk menghasilkan
sistem yang ideal, perancangan sistem dilakukan dengan mengacu
pada beberapa teori didapatkan dari penelitian yang telah dilakukan
sebelumnya.
Perancangan alat pendeteksi sinyal detak jantung ini berbasis
teknologi yang dimulai dengan membuat sistem Arduino UNO R3.
82
Selanjutnya pembuatan software untuk mengoperasikan sistem
untuk menghubungkan koneksi serial ke Arduino UNO R3.
6.3.1 Perancangan Perangkat Keras
Perancangan hardware dan program pada monitoring
visualisasi sinyal detak jantung berbasis Arduino Uno ini dibuat dalam
bentuk diagram blok. Untuk lebih jelasnya pada perancangan sistem
perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 6.1
Gambar 6.1 Diagram blok rancangan perangkat keras
Keterangan diagram blok:
1. Pulse Heart Sensor akan mengirimkan sinyal informasi berupa
data frekuensi dan pulsa dari detak jantung yang diterima dari
jari pengguna.
2. Sinyal tersebut kemudian diproses oleh microcontroller Arduino
Uno untuk diproses sebagai input data sinyal BPM.
83
3. Microcontroller kemudian mengirim data mentah ke program
processing melalui serial port untuk diolah kembali untuk
menampilkan data dalam bentuk grafik yang ditampilan pada
layar monitor dengan media kabel serial USB.
Aplikasi Processing sebagai bahan untuk mengolah data agar dapat
membaca nilai sensor sampai memunculkan grafik.
Diagram blok pada sistem yang dirancang terdiri dari 3
komponen utama yaitu; input, proses dan output. Pada bagian input
sistem ini terdiri dari rangkaian Sensor heart rate sebagai pendeteksi
adanya detak yang diterima dan terintegrasi oleh LED ketika detak
jantung terdeteksi. Kemudian data tersebut akan masuk kedalam
Arduino Uno R3 untuk dirubah menjadi data digital dan diproses
sehingga dapat menampilkan informasi nilai detak jantung dengan
tampilan grafik seseorang pada kondisi real-time yang dapat dilihat
pada layar monitor/output.
Berikut rangkaian perangkat keras Heart Rate Monitor dapat dilihat
pada Gambar 6.2
84
Gambar 6.2 Rangkaian Perangkat Keras Heart Rate Monitor
6.3.2 Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak pada penelitian ini dibangun
menggunakan perangkat lunak yang men-dukung pemrograman
Arduino Uno yaitu Arduino IDE, setelah itu membuat GUI
menggunakan software processing yang kemudian dihubungkan ke
software Arduino Uno.
- Pemrograman Arduino
Proses pemerograman dengan software Arduino IDE terbagi
menjadi beberapa bagian dan akan dijelaskan pada sub-bab ini.
85
- Listing Program
Pada linsting program yang di upload ke dalam chipset
mikrokontroler Arduino agar data dari Pulse Sensor dapat diterima
dan dikirimkan ke processing.
1. Kode program pembacaan sensor
Pada listing program pembacaan sensor merupakan barisan
kode untuk membaca nilai pulsa dari sensor. kode program
pembacaan sensor dapat dilihat pada listing 6.1
Listing 6.1 kode program untuk pembacaan sensor
#define USE_ARDUINO_INTERRUPTS true
#include <PulseSensorPlayground.h>
const int OUTPUT_TYPE =
PROCESSING_VISUALIZER;
const int PIN_INPUT = A0;
const int PIN_BLINK = 13;
const int PIN_FADE = 5;
const int THRESHOLD = 550;
PulseSensorPlayground pulseSensor;
void setup() {
Serial.begin(115200);
86
Penulisan kode program arduino dilakukan untuk menjalankan
perintah yang kita inginkan pada perangkat Arduino Uno. Saat board
Arduino dicatu tegangan dalam hal ini dihubungkan dengan catu
daya, kemudian mikrokontroler akan memulai proses inisialisasi input
maupun output serta variabel yang dibutuhkan sesuai dengan kode
program/perintah yang telah dibuat. Kode program pada bagian
Serial.begin(115200) digunakan sebagai inisialisasi komunikasi serial
untuk terhubung dengan matlab dan sebagai pengatur kecepatan
aliran data menggunakan baudrate sebesar 115200 bps. Data yang
masuk ke dalam arduino selanjutnya akan diolah dan dikirim melalui
software matlab untuk ditampilkan sebagai visualisasi.
2. Kode program pembacaan pada Processing
Processing merupakan sebuah software yang menggunakan
pemrograman untuk merancang sebuah software aplikasi yang
berfungsi sebagai receiver atau penerima data pada visualisai sinyal
detak jantung. Processing dibuat dengan tujuan untuk
mempermudah pemrograman grafis bersifat interaktif dengan output
2D, 3D atau PDF.
87
Listing 6.2 Listing program processing
import processing.serial.*;
PFont font;
PFont portsFont;
Scrollbar scaleBar;
Serial port;
int Sensor;
int IBI;
int BPM;
int[ ] RawY;
int[ ] ScaledY;
int[ ] rate;
float zoom;
float offset;
color eggshell = color(255,
253, 248);
int heart = 0;
int PulseWindowWidth = 490;
int PulseWindowHeight = 512;
int BPMWindowWidth = 180;
int BPMWindowHeight = 340;
boolean beat = false;
String serialPort;
String[] serialPorts = new
String[Serial.list().length];
boolean serialPortFound = false;
Radio[] button = new
Radio[Serial.list().length*2];
int numPorts =
serialPorts.length;
boolean refreshPorts = false;
void setup() {
size(700, 600); // Stage size
frameRate(100);
font = loadFont("Arial-BoldMT-
24.vlw");
textFont(font);
textAlign(CENTER);
rectMode(CENTER);
ellipseMode(CENTER);
scaleBar = new Scrollbar (400,
575, 180, 12, 0.5, 1.0);
RawY = new int[PulseWindowWidth
ScaledY = new
int[PulseWindowWidth];
rate = new int[BPMWindowWidth];
zoom = 0.75;
88
Adapun bentuk flowchart dapat dilihat pada Gambar 6.3
Gambar 6.3 Diagram alir proses kerja alat secara umum
Penjelasan :
Pada saat alat menerima catu daya dari power supply maka
program akan mulai bekerja dan sensor akan berinisialisasi kemudian
data input sensor akan diterima oleh arduino. Kemudian pada waktu
yang sama data akan dikirim ke program aplikasi processing setelah
receiver memberikan perintah.
89
Berikutnya adalah diagram alir dari Timer Interrupt pada
program dapat dilihat pada Gambar 6.4
Gambar 6.4 Flowchart timer interrupt
Proses dari timer interrupt terjadi pada fungsi InterruptSetup(),
dimana fungsinya adalah untuk menginisialisasi/memulai algoritma
yang digunakan untuk menndeteksi kondisi dimana jantung berdetak.
dari diagram alir yang dapat dilihat pada gambar 6.3, variabel N
digunakan sebagai variabel yang berfungsi untuk menghitung waktu
sejak detak terakhir yang terdeteksi untuk mengurangi gangguan.
Nilai dari variabel N ditentukan oleh nilai dari variabel sample
90
Counter dikurangi dengan nilai dari variabel last Beat Time. Ketika
nilai variabel N lebih besar dari 250 dan jika nilai variabel signal lebih
besar dari nilai variabel thresh maka sensor akan mendeteksi adanya
detak jantung. Namun jika nilai variabel signal lebih kecil dari nilai
variabel thresh maka sensor dianggap tidak mendeteksi adanya detak
jantung.
6.4 Implementasi Sistem
Sistem visualisasi sinyal detak jantung tergambar via PC dibuat
untuk membantu pekerjaan dokter ataupun perawat dalam
memonitoring sinyal detak jantung pada pasien. Sistem deteksi sinyal
detak jantung ini, dirancang menggunakan Pulse Sensor. Sensor pada
sistem ini mengirimkan sinyal informasi berupa data frekuensi dan
pulsa dari detak jantung yang diterima dari jari pasien. Sistem ini
menggunakan arduino uno untuk proses pengolahan input yang
berasal dari Pulse Sensor. Berikut Prototype pendeteksi sinyal detak
jantungdilihat pada gambar 6.5
91
Gambar 6.5 Purwarupa pendeteksi sinyal detak jantung
Cara kerja dari sistem ini adalah sesor akan mengirimkan sinyal
informasi berupa data frekuensi dan pulsa dari detak jantung yang
diterima dari jari pasien ke microcontroller Arduino Uno. Sinyal
tersebut kemudian diolah oleh mikrokontroler untuk diproses
debagai input data sinyal BPM (Beat Per Menit). Setelah data
tersebut diproses (di dalam Arduino IDE), kemudian microcon-troller
menghasilkan perintah mengolah input data dari Pulse Sensor.
Microcontroller kemudian akan mengirim-kan data mentah ke
program processing melalui serial port untuk diolah kembali
menampilkan data dalam bentuk grafikyang ditampilkan pada layar
monitor dengan media kabel serial USB.
Setelah melakukan proses perancangan software dan
hardware selesai, maka tahap selanjutnya adalah melakukan
92
pengujian kinerja pada sistem yang telah dirancang. Pengujian
dilakukan agar bisa mendapatkan data dari sistem tersebut, sehingga
menghasilkan alat yang diharapkan.
6.5 Hasil dan Pengujian Data Pada pengujian data alat visualisasi sinyal detak jantung ini
dengan cara pengujian perangkat keras dan perangkat lunak. Untuk
menguji alat ini di aplikasikan secara langsung menggunakan alat
yang telah dirancang. Pengujian alat dapat dilihat gambar 6.6
Gambar 6.6 Gambaran secara keseluruhan
Data yang diperoleh dari tahap diperiksa pasien kemudian di sajikan
dalam bentuk tabel data hasil penelitian, proses selanjutnya
dilakukan pembahasan berdasarkan data yang telah didapatkan.
93
- Pengujian Respon Sensor Heart rate Terhadap Detak Jantung
Pada alat pendeteksi sinyal detak jantung ini pengujian
dilakukan dengan menguji kemampuan sensor ketika mendeteksi
sinyal pada detak jantung. Berikut hasil pengujian respon sensor
ketika mendeteksi denyut jantung dapat dilihat Gambar 6.7
Gambar 6.7 Pengujian respon sensor heart rate terhadap detak
jantung
Pada Gambar 6.7 kondisi gelombang terlihat pada layar
monitor yang mendeteksi adanya sinyal detak jantung melalui sensor
heart rate. Gelombang yang ditampilkan terlihat stabil dikarenakan
sensor heart rate mendeteksi adanya detak jantung dengan baik. Jika
94
dilihat dari kondisi nilai Beat Per Minute (BPM) saat mendeteksi
detak jantung menunjukkan nilai jantung dengan keadaan normal.
- Pengujian Sensor Heart Rate pada Titik Objek
Pada tahap ini sensor heart rate diletakkan pada titik objek
yaitu ujung jari dengan tujuan untuk mendapatkan hasil dari detak
jantung yang dibaca sensor. Berikut gambar pengujian sensor heart
rate dengan titik objek pada Gambar 6.8
Gambar 6.8 Pengujian sensor heart rate pada ujung jari
Pada gambar 6.8 menunjukkan tampilan bahwa pengujian
sensor heart rate dilakukan dengan meletakkan sensor di salah satu
ujung jari yang kemudian dapat diproses oleh arduino untuk
mengirimkan sebuah data digital yang kemudian ditampilkan melalui
software processing.
95
Setelah melakukan pengujian dalam mendeteksi sinyal detak
jantung dengan meletakkan sensor pada ujung jari maka didapatkan
hasil berupa nilai detak jantung beat per menit (BPM). Hasil yang
didapat dapat dilihat pada tabel 6.1.
Tabel 6.1 Hasil pengujian sensor heart rate pada objek ujung jari
No Detak Jantung (BPM)
IBI (mS) Perbandingan dengan stethoscope
1 63 926 62 / menit
2 63 916 62 / menit
3 65 802 63 / menit
4 67 778 65 / menit
5 68 1064 65 / menit
Berdasarkan hasil dari pengujian sensor heart rate pada Tabel 6.1
pengujian satu sampai seterusnya terdapat nilai selisih yang tidak
jauh berbeda. Kemudian pemeriksaan dengan stetoskop juga
diperlukan untuk mencari perban-dingan dari alat yang telah
dirancang. Cara mendengarkan bunyi jantung dengan stetoskop ialah
mendengarkan bunyi yang dihasilkan oleh organ jantung selama satu
menit penuh. Untuk hasil rata - rata jumlah detak jantung pada ujung
jari dapat dilihat sebagai berikut:
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑒𝑡𝑎𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑢𝑗𝑢𝑛𝑔 𝑗𝑎𝑟𝑖
=𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑒𝑡𝑎𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑢𝑗𝑢𝑛𝑔 𝑗𝑎𝑟𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛
96
Maka:
- Rata-rata detak jantung pada jari 326/5 = 65.2 kali
Kemudian:
- Rata-rata Perbandingan dengan stethoscope 317/5 = 63.4 kali
Dari hasil rata - rata jumlah detak jantung pada objek ujung
jari dapat disimpulkan bahwa detak jantung dalam setiap menit
adalah 65,2 kali jantung berdetak. Kemudian untuk rata - rata dari
perhitungan menggunakan stetoskop bahwa detak jantung dalam
setiap menit adalah 63,4 kali jantung berdetak. Maka untuk
perhitungan alat dengan perhitungan secara manual dengan
stetoskop dapat diambil selisih yang tidak jauh berbeda, dan hasil
tersebut disimpulkan dengan keadaan yang normal.
- Pengujian Alat Terhadap Pasien
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui detak jantung
berdasarkan kondisi seseorang dengan parameter yang berbeda
yaitu pada kondisi istirahat dan setelah berolahraga. Untuk kondisi
rileks pasien akan diberikan waktu untuk tidak melakukan aktifitas
apapun sehingga objek berada dalam kondisi stabil sedangkan untuk
kondisi beraktifitas berat yaitu ketika pengujian pasien setelah
berolahraga. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal pada tahap
pengujian ini dilakukan 3 kali percobaan setiap menitnya pada
97
pasien. Adapun hasil pengujian detak jantung pada orang pertama
berdasarkan kondisi istirahat dapat dilihat pada gambar Gambar 6.9
Gambar 6.9 Pengujian alat detak jantung pada kondisi istirahat
Pada gambar 6.9 merupakan tampilan hasil pengujian alat
pada objek dalam kondisi istirahat, dimana dalam percobaan ini
dilakukan 3 kali percobaan pada setiap pasien agar mendapatkan
hasil yang akurat untuk perbandingan. Jumlah dari detak jantung
pada saat diperiksa yaitu 78, 83, dan 84 85 Beat Per Minute (BPM)
dan Inter Beat Interva l(IBI) atau kecepatan detak jantung juga
berbeda – beda. Kemudian hasil pengujian detak jantung pada
kondisi setelah berolahraga dapat dilihat pada gambar 6.10.
98
Gambar 6.10 Pengujian alat detak jantung pada kondisi setelah
berolahraga
Pada gambar 6.10 merupakan tampilan hasil pengujian alat
pada objek dalam kondisi setelah melakukan aktivitas olahraga.
Jumlah dari hasil detak jantung setelah selesai melakukan olahraga
adalah 102, 105, 96 Beat Per Minute (BPM) dan Inter Beat Interval
(IBI) atau kecepatan detak jantung juga berbeda – beda.
Kemudian setelah melakukan pengujian alat dengan 10 orang
dengan kondisi pengujian yang berbeda yaitu pada saat kondisi
istirahat dan setelah melakukan aktivitas olahraga, didapat hasil
berupa nilai detak jantung pada setiap percobaan. Berikut hasil
pengujian yang dapat dilihat pada tabel 6.2.
99
Tabel 6.2 Hasil pengujian alat pada kondisi istirahat dan kondisi
setelah beraktivitas
No
Nama
Jumlah denyut jantung
Waktu istirahat Setelah olahraga
1 2 3 Rata
-rata
1 2 3 Rata-
rata
1. Tri Admojo AL 84 83 78 81.7 102 105 96 101.0
2. David Ardi W 80 77 74 77.0 109 105 95 103.0
3. Agus Priyatno 76 75 71 74.0 113 102 98 104.0
4. Heru Hartanto 70 74 70 71.3 109 109 113 110.3
5. Janu Prasetyo 76 77 73 75.3 105 105 102 104.0
6. Aji Surya KP 63 70 71 68.0 96 95 98 96.3
7. M. Andri Yasir 72 76 74 74.0 105 109 102 105.3
8. Mey Rendra 74 73 69 72.0 96 102 105 101.0
9. Armina SI 73 76 76 75.0 98 109 113 106.6
10. Wahdan M 72 74 75 73.6 109 113 102 108.0
Tabel 6.2 pada percobaan ini, jumlah denyut jantung per menit
masing -masing pasien dihitung dengan mendapatkan dua perlakuan
100
berbeda yakni, keadaan normal (istirahat) berkisar antara 60 sampai
80 Beat PerMinute (BPM), dan pada keadaan setelah melakukan
aktivitas fisik (olahraga) berkisar antara 100 sampai 140 Beat
PerMinute (BPM). Untuk IBI (Inter Beat Interval) sendiri adalah
kecepatan detak jantung antara detakan pertama dengan detak
jantung selanjutnya. Berdasarkan data hasil percobaan, dapat
diketahui bahwa rata - rata jumlah denyut jantung per menit antara
sebelum dan sesudah melakukan aktivitas fisik pada masing - masing
orang memiliki perbedaan yang signifikan. Perbedaan jumlah denyut
jantung dapat dilihat pada grafik pada gambar 6.11 dan 6.12
Gambar 6.11 Grafik pengaruh aktivitas terhadap denyut jantung
kondisi istirahat
101
Gambar 6.12 Grafik pengaruh aktivitas terhadap denyut jantung
kondisi setelah beraktivitas
- Analisis Data Hasil Pengujian Alat Detak Jantung
Pada tahap ini dilakukan untuk menganalisa data hasil
pengujian dengan cara menghitung dari frekuensi karena frekuensi
adalah jumlah kompleks gelombang yang muncul dalam 60 detik (1
menit), maka dengan mengetahui jumlah komplek QRS (depolarisasi
ventrikel) dalam 6 detik, frekuensi dapat diketahui. Untuk
menentukan periode satu gelombang maka syarat utama dari satu
gelombang adalah harus memuat puncak-puncak P, Q, R, S dan T.
102
Gambar 6.13 Gelombang detak jantung berdasarkan P, Q, R, S dan T
Dari Gambar 6.13, akan diambil data gelombang detak jantung
saat kondisi dimana tubuh beristirahat. Sesuai dengan syarat yang
digunakan untuk menentukan satu gelombang penuh yang
didapatkan dari titik puncak P, Q, R, S dan T. Pada Gambar 6.13
terlihat bahwa setiap memulai satu gelombang, garis gelombang
terlihat sedikit naik yang ditandai dengan puncak P, hal ini
dikarenakan sensor heart rate telah menerima sinyal detak jantung.
Terdapat juga interval PQ yang merupakan perlambatan sinyal.
Perlambatan ini memberikan waktu bagi atrium untuk
mengosongkan darah yang ada di dalamnya ke dalam ventrikel.
Sinyal ini kemudian menuju ke titik Q melalui atrium yang
103
menyebabkan kedua atrium berkontraksi dan mendorong darah ke
ventrikel yang berada di bawahnya. Gelombang R menandai puncak
ketika detak jantung berkontraksi dan memompa darah ke paru-paru
dan seluruh tubuh. Setelah jantung berkontraksi maka akan ada
selang waktu atau waktu tunda untuk beralih ke detak jantung
selanjutnya sampai ke titik S. Setelah itu sinyal detak jantung menuju
titik T merupakan proses yang menggambarkan ketika ventrikel
mengalami repolarisasi. Dari gambaran elektrokardiogram inilah, kita
bisa mengetahui normal tidaknya aktivitas listrik jantung. Jika
aktivitas listrik jantung tidak normal, ini menunjukkan bahwa jantung
mungkin juga tidak normal. Dalam EKG, masing – masing unsur
tersebut memiliki nama dan dapat dilihat pada Tabel 6.3.
Tabel 6.3 Unsur – unsur dalam EKG
Gel P Gelombang yang tampak pertama
Bentuk melengkung kecil ke atas
Menunjukkan depolarisasi atrium
Kelainan gel P = kelainan atrium
Interval
QRS
Jarak antara gelombang P dan
permulaan kompleks QRS
Untuk mengukur waktu perjalanan
depolarisasi dari atrium ke ventrikel
Normalnya: 0,12-0,22
104
Interval
QRS
Tiga defleksi yang mengikuti gelombang
P
Mengindikasikan depolarisasi (dan
kontraksi) ventrikel
Gel Q : defleksi negative pertama
setelah P
Gel R : defleksi positif pertama setelah P
Gel S : defleksi negative pertama setelah
R
Normalnya kurang dari 0,12 detik
Segmen
ST
Jarak antara gelombang S dan
permulaan gelombang T
Menunjukkan repolarisasi ventrikel
Sumber: Setianto, 2008
105
106
BAB 7: Aplikasi Mobile Phone
Untuk Monitoring Tingkat
Kebugaran Seseorang Dengan
Algoritma Fast Fourier
Transform
107
BAB 7: Aplikasi Mobile Phone Untuk Monitoring Tingkat
Kebugaran Seseorang Dengan Algoritma Fast Fourier
Transform
7.1 Bahan Penelitian
Bahan-bahan yang dibutuhkan dalam pembuatan aplikasi
untuk memonitoring tingkat kebugaran seseorang dengan algoritma
FFT yaitu:
1. Arduino Uno R3 digunakan sebagai sarana menerima masukan
dari sensor kadar oksigen dan kadar oksigen yang berupa
pembacaan nilai dari kedua unsur yang ingin diketahui nilainya.
2. AD8232 digunakan untuk mengukur aktivitas listrik pada
jantung.
3. Handphone Android digunakan sebagai piranti yang dapat
melihat hasil analisa detak jantung.
4. MATLAB digunakan untuk memrogram dengan algoritma FFT.
5. ESP8266-01 digunakan sebagai media Arduino Uno R3 untuk
dapat mengakses internet.
6. Pulse Sensor digunakan untuk mendeteksi detak jantung.
7. LCD 16x2 digunakan untuk menampilkan hasil deteksi detak
jantung.
108
7.2 Alat Penelitian
Penelitian ini memerlukan beberapa peralatan untuk
memonitoring tingkat kebugaran seseorang dengan algoritma FFT
yaitu:
1. ECG digunakan sebagai analisis ekstraksi ciri atau fitur dari EKG.
2. Komputer/PC digunakan untuk simulasi detak jantung yang
diperoleh dari Pulse Sensor dan sensor AD8232.
3. Kabel jumper digunakan untuk menghubungkan pin-pin pada
Arduino dengan AD8232.
4. Perkakas elektronik digunakan untuk memasang komponen
elektronik pada alat yang akan dibuat, perkakas tersebut
diantaranya adalah solder, tenol, atraktor, obeng dan lain-lain.
5. Bor untuk melubangi PCB dan juga box alat.
6. Tang potong digunakan untuk memotong kabel.
7.3 Perancangan Sistem
Dalam tahap ini, akan diuraiakan proses perancangan sistem
dari proyek yang dibuat. Dalam merancang sistem ini, kita membagi
proses menjadi dua tahap perancangan yaitu perancangan perangkat
keras (hardware) dan perancangan perangkat lunak (software).
Untuk menghasilkan sistem yang relavan, perancangan sistem
109
dilakukan dengan mengacu pada teori–teori dan penelitian yang
telah dilakukan sebelumnya.
7.3.1 Perancangan Perangkat Keras
Perancangan perankat keras sistem untuk memonitoring
tingkat kebugaran seseorang dengan algoritma FFT awalnya
dilakukan dengan mendeteksi detak jantung seseorang, pendeteksian
detak jantung menggunakan sensor AD8232, yang nantinya sensor
tersebut merupakan masukan bagi mikrokontroler yang peneliti
gunakan. Pada penelitian ini peneliti menggunakan mikrokontroler
ATmega328P yang dikemas dalam bentuk board mikrokontoler yaitu
Arduino Uno R3. Arduino Uno R3 dipilih karena board ini memiliki
banyak kompatibilitas dengan berbagai jenis sensor dan juga modul
lain.
Data yang dikirimkan berupa nilai hasil detak jantung yang
diukur menggunakan sensor AD8232 dan akan dikirimkan secara
berkala. Data yang sudah masuk dan tersimpan di Arduino Uno
kemudian dapat diakses menggunakan aplikasi Android. Android
dipilih karena sistem operasi ini merupakan sistem operasi yang
familiar dan banyak digunakan oleh penduduk di Indonesia. Blok
diagram dari perancangan alat ini ditunjukkan pada Gambar 3.1.
110
Gambar 7.1 Blok Diagram Rancangan Perangkat Keras
Pada Gambar 7.1 terlihat bahwa Arduino Uno akan terhubung
dengan sumber tegangan. Sensor AD8232 dan Pulse Sensor akan
mengirimkan data ke Arduino Uno dan diproses untuk menampilkan
grafik detak jantung dan jumlah BPM. Hasil rekaman detak jantung
dari sensor AD8232 akan diproses ke MATLAB untuk pengujian
algoritma FFT. Sedangkan Pulse Sensor akan mengirimkan jumlah
BPM ke Arduino Uno dan Thingspeak yang sudah terhubung dengan
jaringan internet. Setelah data diproses, jumlah BPM akan dikirmkan
ke aplikasi android yang sudah terhubung dengan modul wifi, dimana
aplikasi tersebut akan terlihat seseorang bugar atau tidak.
Gambar 7.2 menjelaskan tentang tentang diagram alir dari
rancangan perangkat keras tingkat kebugaran seseorang. Pada
Gambar 7.2 terlihat bahwa proses pertama yaitu Arduino Uno R3
dihubungkan dengan sumber tegangan, setelah itu sensor AD8232
dihubungkan dengan Arduino Uno R3 dimana sensor AD8232
111
memiliki 3 kabel konektor yang dipasang di tangan kanan, kiri, dan
dada.
112
Gambar 7.2 Diagram Alir Rancangan Perangkat Keras
113
Pembacaan data dari sensor AD8232 dikirimkan ke Arduino Uno R3
yang kemudian setelah diproses di Arduino, data tersebut dikirimkan
kembali ke Node MCU melalui sambungan internet yang kemudian
diteruskan ke smartphone Android. Kemudian desain monitoring
tingkat kebugaran seseorang dengan algoritma FFT akan terlihat
seperti Gambar 7.3.
Gambar 7.3 Desain Monitoring Detak Jantung
Pada Gambar 7.3 terlihat seseorang yang sedang berbaring
dimana orang tersebut akan diperiksa kesahatannya dengan
menempelkan ECG Electrode yang sudah terhubung dengan sensor
114
detak jantung. Hasil dari pemeriksaan tersebut akan terlihat pada
aplikasi yang sudah dirancang.
7.3.2 Tata Cara Pemeriksaan Detak Jantung
Pemeriksaan detak jantung dapat dilakukan pada pergelangan
tangan menggunakan sisi ibu jari. Pergelangan tangan relatif mudah
untuk diperiksa dan sering digunakan untuk pemeriksaan. Berikut ini
beberapa cara pemeriksaan detak jantung (Anonim, 2018):
1. Cuci tangan pemeriksa.
2. Minta responden untuk melipat baju yang menutupi lengan.
3. Pada posisi duduk, tangan diletakan pada paha dan lengan
ekstensi. Pada posisi tidur, kedua lengan ekstensi menghadap ke
atas.
4. Letakkan jari telunjuk dan jari tengah pemeriksa pada titik-titik
area tubuh yang telah disebutkan sebelumnya.
5. Tekanlah jari telunjuk dan jari tengah pemeriksa pada titik
tersebut dengan cukup kuat agar bisa merasakan denyut
jantung. Akan tetapi, jangan menekan terlalu keras karena
denyut jantung tidak akan terasa.
6. Tetapkan alat yang Anda gunakan sebagai penghitung waktu,
biasanya menggunakan stopwatch. Setel waktu selama 30 detik.
115
7. Mulailah menekan stopwatch sebagai tanda dimulainya
penghitungan detak jantung normal.
8. Hitunglah jumlah denyut jantung pasien selama 30 detik
tersebut.
9. Catat hasilnya, kemudian kalikan dengan 2 untuk mengetahui
jumlah detak jantung pada kondisi normal per menit.
Detak jantung yang terlalu cepat atau lambat merupakan hasil dari
kondisi jantung, sehingga dapat mengambil langkah untuk menjalani
gaya hidup sehat biasanya akan meningkatkan kesehatan secara
keseluruhan.
7.3.3 Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak pada penelitian ini dilakukan
terbagi menjadi tiga bagian yaitu perancangan untuk program
MATLAB, perancangan program untuk Arduino Uno dan juga untuk
aplikasi mobile phone berbasis Android.
- Pemrograman MATLAB
MATLAB atau Matrix Laboratory adalah sebuah software
komputasi numerikal dan bahasa pemrograman komputer generasi
keempat (“Equalization - MATLAB & Simulink - MathWorks India,”
n.d.). Pada perangkat lunak yang dirancang pada proyek ini, proses
116
pengolahan data menggunakan metode FFT. Bahasa yang digunakan
di dalam MATLAB adalah bahasa C.
Gambar 7.4 Diagram alir program MATLAB
117
Pada Matlab 2017b telah tersedia fungsi FFT. Fungsi FFT pada
Matlab adalah tools signal processing yang disebut SPTool. Untuk
memanggil fungsi signal processing pada Matlab cukup dengan
mengetikkan fungsi “sptool” pada command windows atau jika
menggunakan Matlab 2017b dapat diakses dengan memilih option
signal analisys pada toolbar Matlab.
Gambar 7.4 menjelaskan tentang tentang diagram alir dari
program MATLAB. Rancangan diawali dengan persiapan data EKG
yang berupa interval R-R. Kemudian dilanjutkan dengan proses
ekstraksi fitur, pada proses ini dilakukan penentuan fitur dengan
melakukan pengolahan sinyal FFT. FFT merupakan teknik cepat dari
metode alih bentuk sinyal yang semula analog menjadi diskrit. FFT
menggunakan data interval R-R yang kemudian melalui proses
transformasi fourier diubah menjadi frekuensi. Hasil dari proses
transformasi sinyal kemudian diidentifikasi. Hasil dari identifikasi ini
merupakan karakteristik fitur yang nantinya akan dilakukan variasi
dan pengujian data guna mendapatkan fitur dengan hasil kinerja
terbaik.
118
- Implementasi FFT pada Gelombang EKG
proses implementasi algoritma FFT pada gelombang EKG
adalah dengan menentukan frekuensi cuplik (fs) dan jumlah cuplikan
(2N) yang akan dihitung terlebih dahulu. Input berasal dari
gelombang EKG yang sudah direkam menggunakan sensor AD8232.
Cuplikan gelombang yang akan dihitung disimpan terlebih dahulu
dalam workspace Matlab. Setelah nilai cuplikan didapatkan maka
proses selanjutnya adalah melakukan perhitungan dengan algoritma
FFT. Hasil perhitungan tersebut kemudian disimpan dalam workspace
dan ditampilkan dalam bentuk grafik magnitude pada kawasan
frekuensi. Perhitungan dilakukan pada bentuk sinyal dan frekuensi
yang sama dengan jumlah cuplikan berbeda-beda dan kemudian
dibandingkan dengan hasil dari masing-masing perhitungan.
FFT erat kaitannya dengan periode dan frekuensi. Secara
umum periode didefinisikan sebagai waktu yang dibutuhkan untuk
sebuah isyarat atau gelombang dan mencapai satu gelombang
penuh. Sedangkan frekuensi diartikan sebagai jumlah gelombang
yang terjadi dalam 1 detik. Periode dan frekuensi merupakan fungsi
utama dari algoritma FFT. Gelombang yang memiliki keberagaman
periode dan frekuensi dapat dilihat pada Gambar 7.5.
119
Gambar 7.5 Gelombang Gabungan dari 4 Isyarat
Pada Gambar 7.5 dapat dilihat bahwa ada empat isyarat yang
digabungkan dalam satu gelombang dan memiliki frekuensi yang
berbeda-beda. Isyarat yang dihasilkan benar-benar acak. Isyarat yang
akan diolah harus bersifat stasioner dan aperiodis (tidak periodis).
Isyarat kontinu dapat dianalisa menggunakan deret Fourier. Untuk itu
dibutuhkan algoritma FFT untuk memisahkan isyarat tersebut
menjadi beberapa komponen frekuensi agar data mentah lebih
mudah dikelompokkan berdasarkan perioditasnya. Data yang
120
diekstraksi oleh algoritma FFT bisa mewakili data asli. Hasil dari
ekstraksi ciri dengan algoritma FFT dapat dilihat pada Gambar 3.6.
Gambar 7.6 Hasil Ekstraksi Ciri dengan FFT
Pada Gambar 7.6 dapat kita lihat bahwa dengan menggunakan
algoritma FFT, isyarat yang merupakan hasil penjumlahan 4 buah
isyarat yang memiliki frekuensi berbeda-beda dapat dipisahkan
dengan baik, sehingga keempat komponen frekuensi bisa terdeteksi
dengan baik juga, sedangkan data lain yang menjadi bagian dari
keempat komponen frekuensi tersebut akan ditampilkan sebagai
spektrum frekuensi dengan nilai yang magnitudenya sangat kecil atau
mendekati 0.
Contoh implementasi dari algoritma FFT lainnya antara lain
adalah untuk bidang statistik, medis, pengolahan citra, pengolahan
suara dan telekomunikasi. Algoritma lainnya yang bernama MFCC
121
juga menggunakan algoritma FFT atau transformasi fourier sebagai
syarat awal untuk memproses sinyal yang akan ditampilkan.
- Arduino Uno R3
Pada pembuatan program yang akan diunduh kedalam board
Arduino Uno, peneliti menggunakan software Arduino IDE. Arduino
IDE merupakan sebuah software pemrograman bawaan dari board
Arduino Uno. Pada software ini inisiasi pengaturan port sebagai
input, output dan fitur lainnya seperti PWM dan ADC dilakukan
secara langsung dari Arduino IDE (Santoso, 2015).
- Pemrograman MIT App Inventor Aplikasi Mobile Phone
App Inventor adalah aplikasi berbasis web open source yang
pada awalnya dikembangkan oleh perusahaan Google, namun saat
ini dikelola oleh Massachusetts Institute of Technology (MIT). MIT
App Inventor adalah sebuah aplikasi yang banyak digunakan untuk
membuat aplikasi untuk smartphone dengan sistem operasi Android.
App inventor memungkinkan pengguna yang awam terhadap
pemerograman computer untuk merancang aplikasi Android secara
mudah.
Dalam pembuatan aplikasi, kita akan membuat sebuah
program untuk menyusun dan mengatur blok-blok untuk
122
menghasilkan sebuah aplikasi. Blok-blok yang sudah disusun,
ditambahkan program untuk mengkoneksikan android dengan
aplikasi Thingspeak. Diagram alir dari aplikasi Android yang dirancang
dapat dilihat pada Gambar 7.7.
Gambar 7.7 Diagram alir aplikasi mobile phone
Gambar 7.8 menjelaskan tentang desain dari aplikasi Android.
123
Gambar 7.8 Desain Aplikasi Android
Pada Gambar 7.8 terlihat bahwa aplikasi Monitoring Tingkat
Kebugaran seseorang bisa diakses dan dilihat menggunakan aplikasi
124
yang sudah dirancang. Sebelum masuk ke aplikasi tersebut, pasien
harus mengisi data diri. Setelah data diri terisi, maka akan masuk ke
menu utama yaitu data detak jantung, dimana dalam data tersebut
akan terlihat kondisi seseorang bugar atau tidak bugar.
7.4 Pengujian Sistem
Setelah alat berhasil dibuat, maka alat tersebut akan diuji coba
terlebih dahulu. Pengujian sistem ini dilakukan untuk memastikan
bahwa sistem yang telah dibuat sesuai dengan apa yang diharapkan
oleh peneliti. Tahapan pengujian sistem dimulai dalam beberapa
tahap sebagai berikut:
7.4.1 Pengujian Perangkat Keras
Setelah melakukan proses perancangan perangkat keras,
didapatkan hasil berupa perangkat keras monitoring tingkat
kebugaran seseorang yang siap digunakan. Perangkat keras
monitoring tingkat kebugaran dibuat untuk mempermudah
seseorang untuk kondisi detak jantung berdasarkan usia dan jenis
kelamin. Hasil pengujian tersebut dapat dilihat melalui LCD 16x2,
web DataBase, dan aplikasi Android yang telah dibuat, sedangkan
sinyal FFT di filter melalui software Matlab R2017b dengan
mengambil sampel sinyal detak jantung seseorang dan hasil sampel
tersebut disimpan dalam format file Excel dengan tipe file .csv.
125
Perangkat keras monitoring tingkat kebugaran seseorang berbasis
FFT dapat dilihat pada Gambar 7.9.
Gambar 7.9 Perangkat keras monitoring tingkat kebugaran seseorang
Pada Gambar 7.9 terlihat bahwa perangkat keras monitoring
tingkat kebugaran seseorang berbasis FFT terdiri dari Arduino Uno,
modul AD8232, Pulse Sensor, ESP8266, dan LCD 16x2 yang telah
dirangkai sedemikian rupa. Skeamtik dari modul deteksi tingkat
kebugaran dapat dilihat pada Gambar 7.10
126
Gambar 7.10 Skematik rangkaian monitoring tingkat kebugaran
seseorang
Pengujian terhadap perangkat keras meliputi 3 bagian utama
yaitu Arduino Uno, modul AD8232, dan ESP8266. Berikut ini hasil
pengujian dari perangkat keras monitoring tingkat kebugaran
seseorang:
7.4.1.1 Pengujian Arduino Uno
Arduino Uno merupakan papan pengembangan mikrokontroler
yang berbasis chip ATmega328P. Arduino sudah disediakan berbagai
port yang dapat digunakan secara langsung melalui pin header
female yang sudah ada pada papan tersebut. Arduino Uno memiliki
127
14 pin yang dapat dijadikan input maupun output, dimana 6
diantaranya dapat digunakan sebagai output pulse width modulation,
selain itu terdapat juga 6 pin analog input, crystal oscillator 16 MHz,
socket jack power, kepala ISP, tombol reset dan koneksi USB.
Pengujian Arduino Uno adalah dengan menggunakan software
Arduino IDE dengan MATLAB R2017b dengan cara melakukan
komunikasi secara serial kedua software tersebut. Komunikasi
tersebut dilakukan menggunakan listing 7.1 dan 7.2.
void setup() {
// initialize the serial communication:
Serial.begin(9600);
pinMode(10, INPUT); // deteksi LO+ pada modul AD8232
pinMode(11, INPUT); // deteksi LO- pada modul AD8232
}
Listing 7.1 Listing program Arduino IDE
%buka komunikasi melalui port COM
serialPort='COM3'; % Port yang digunakan
s=serial(serialPort, ‘BaudRate’, 9600);
disp('Tutup jendela grafik');
fopen(s);
fclose(s);
Listing 7.2 Listing program MATLAB R2017b
Pada Listing 7.1 dan Listing 7.2 dapat dilihat bahwa komunikasi
yang terjadi antara Arduino IDE dengan MATLAB R2017b yaitu
128
dengan pembacaan PORT yang sama pada Arduino dan BaudRate
9600 yang digunakan.
7.4.1.2 Pengujian modul AD8232
Sensor AD8232 merupakan sebuah modul sensor yang
digunakan untuk mengukur aktivitas listrik yang terjadi dalam
jantung manusia. Aktivitas listrik ini dapat dipetakan sebagai
gelombang ECG dan dapat dibaca sebagai data analog. AD8232
bertindak sebagai op amp atau penguat sinyal untuk membantu
mendapatkan sinyal yang jelas dari bagian gelombang PR dan interval
QT dengan lebih mudah.
Modul AD8232 yang sudah dikoneksikan dengan board
Arduino Uno R3 akan dilakukan pengujian apakah saat diberikan
perlakuan tertentu seperti ditempelkan ditangan dan dada. Ada
beberapa titik yang bisa ditempelkan ECG Electrode seperti pada
Gambar 7.11.
129
Gambar 7.11 Titik penempelan ECG Electrode
Berdasarkan Gambar 7.11, detak jantung seseorang bisa
dideteksi berdasarkan titik penempelan ECG Electrode yang sudah
dihubungkan dengan modul AD8232. Lampu indikator LED pada
modul tersebut akan berdenyut dengan irama jantung berdetak.
Irama detak jantung yang diperoleh dari modul AD8232 dapat dilihat
pada Gambar 7.12
130
Gambar 7.12 Irama Detak Jantung
Pada Gambar 7.12 terlihat bahwa interval R–R relatif konstan
dari detak ke detak dengan kondisi bugar. Kondisi detak jantung
terlihat normal karena gelombang PQRST sesuai dengan parameter
sinyal EKG.
7.4.1.3 Pengujian Pulse Sensor
Pulse Sensor adalah sensor denyut jantung yang dirancang
untuk Arduino yang dapat mendeteksi setiap denyut jantung dari
kulit. Hadirnya Pulse Sensor dapat menjadikan kegiatan yang
dilakukan sehari-hari terpantau dengan baik sesuai dengan yang
diharapkan.
Pulse Sensor merespon perubahan relatif dalam satuan
intensitas cahaya. Jika nilai intensitas cahaya rendah dan konstan,
131
maka nilai sinyal akan tetap berada di rentang 512 yang merupakan
nilai tengah dari ADC 10 bit, dan semakin tinggi intensitas cahaya
maka nilai ADC akan lebih besar. Pada sensor ini, cahaya LED hijau
yang dipantulkan kembali ke sensor akan berubah pada setiap pulsa.
Hasil pengujian Pulse Sensor dapat dilihat pada Gambar 7.13
7.13 Hasil Pengujian Pulse Sensor
Pada Gambar 7.13 terlihat bahwa banyak cahaya yang
dipantulkan sehingga mendapatkan sinyal yang lebih tinggi dan
132
menampilkan kondisi tidak bugar karena rentang nilai BPM yang
diperoleh lebih dari nilai maksimal kondisi kebugaran.
7.4.1.4 Pengujian ESP8266
Espressif Systems Smart Connectivity Platform (ESCP) adalah
perangkat yang dapat bekerja dengan kemampuan tinggi, jaringan
Nirkabel SOCs dengan integrase tinggi dirancang untuk kebutuhan
mobile yang dibatasi oleh jarak dan daya. Data dari Arduino IDE ke
Thingspeak dikirim melalui modul ESP8266 yang sudah diaktifkan
WiFi-nya melalui Arduino IDE. Hasil pengujian pengiriman data ke
Thingspeak dapat dilihat pada Tabel 7.1.
Tabel 7.1 Hasil Pengujian Pengiriman Data ke Thingspeak
No. Tanggal Jam BPM Keterangan
1 01/05/2019 18.19.59 226 Tidak Bugar
2 01/05/2019 18.20.01 225 Tidak Bugar
3 01/05/2019 18.20.13 210 Tidak Bugar
4 01/05/2019 18.20.15 227 Tidak Bugar
5 01/05/2019 18.20.29 97 Kurang Bugar
6 01/05/2019 18.20.43 237 Tidak Bugar
133
7 01/05/2019 18.20.45 172 Tidak Bugar
8 01/05/2019 18.20.56 226 Tidak Bugar
9 01/05/2019 18.20.57 235 Tidak Bugar
10 01/05/2019 18.21.50 164 Tidak Bugar
11 01/05/2019 18.21.52 148 Tidak Bugar
12 01/05/2019 18.22.24 217 Tidak Bugar
13 01/05/2019 18.22.35 222 Tidak Bugar
14 01/05/2019 18.22.52 224 Tidak Bugar
15 01/05/2019 18.23.23 235 Tidak Bugar
16 01/05/2019 18.23.26 230 Tidak Bugar
17 01/05/2019 18.23.40 196 Tidak Bugar
18 01/05/2019 18.24.03 230 Tidak Bugar
19 01/05/2019 18.24.55 224 Tidak Bugar
20 01/05/2019 18.24.57 177 Tidak Bugar
21 01/05/2019 18.25.02 127 Tidak Bugar
134
22 01/05/2019 18.25.13 237 Tidak Bugar
Tabel 7.1 didapatkan data sebanyak 22. Sensor mengirimkan
data tersebut melalui modul WiFi ESP8266-01. Hasil pengiriman data
Arduino IDE ke Thingspeak dapat dilihat pada Gambar7.14
Gambar 7.14 Pengiriman Data Arduino IDE ke Thingspeak
7.4.2 Pengujian Perangkat Lunak
Pada pengujian tahap kedua ini merupakan pengujian yang
berkaitan dengan program yang sudah dibuat apakah berjalan
dengan baik, pengujian pada perangkat lunak ini terbagi menjadi
beberapa yaitu:
135
7.4.2.1 Pengujian FFT
Algotima FFT (Fast Fourier Transform) adalah sumber dari
suatu algoritma untuk menghitung fungsi Discrete Fourier Transform
atau transformasi fourier diskrit (DFT) secara cepat, efisien dan
inversnya. Pengujian FFT dilakukan dengan menggunakan rekaman
sinyal EKG yang diambil dari tubuh seseorang. Sinyal tersebut dikirim
melalui Arduino IDE ke Matlab R2017b yang kemudian disimpan
dalam format Excel. Hasil rekaman tersebut akan di filter
menggunakan algoritma FFT. Listing ekstraksi FFT yang digunakan
dapat dilihat pada Listing 7.3.
Fs=100;
ekg=load('5.txt');
L=length(ekg);
t=(0:L-1)/Fs;
Y = fft(ekg);
f = Fs*(0:(L/2))/L;
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
subplot(2,1,2);
plot(f,P1)
xlabel('Ftrekuensi (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('ECG Filter FFT');
Listing 7.3 Ekstraksi Gelombang EKG dengan FFT
136
Pada Listing 7.3 kita dapat mengambil sinyal EKG yang sudah
direkam dan ditampilkan kembali menggunakan Matlab R2017b.
Tampilan sinyal EKG asli dan sinyal ekstraksi dengan FFT dapat dilihat
pada Gambar 7.15.
Gambar 7.15 Filter sinyal EKG dengan frekuensi sampling 100 Hz
Pada Gambar 7.15 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
137
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
7.4.2.2 Pengujian Aplikasi Android
Gambar 7.16 Tampilan panel Isi Data Diri
MIT App Inventor merupakan sebuah aplikasi untuk membuat
aplikasi untuk ponsel yang menggunakan sistem operasi android.
Dalam pembuatan aplikasi, peneliti membuat sebuah program untuk
menyusun dan mengatur blok-blok untuk menghasilkan sebuah
138
aplikasi. Tampilan utama aplikasi andorid yang dibuat dapat dilihat
pada Gambar 7.16.
Pada Gambar 7.16 terlihat bahwa tampilan isi data diri aplikasi
menampilkan biodata seseorang yang dimulai dengan Nama, Jenis
Kelamin, Umur, dan Alamat. Tampilan utama dari Aplikasi Montir
Bugar dapat dilihat pada Gambar 7.17
Gambar 7.17 Tampilan Utama Aplikasi
Pada Gambar 7.17 menampilkan biodata diri seseorang dan
data detak jantung, dimana pada data detak jantung akan
139
menampilkan tingkat kebugaran seseorang yang dikirim melalui Data
Base dan modul WiFi ESP8266. Selain itu, terdapat pula button yang
akan digunakan untuk menampilkan form selanjutnya. Hasil Deteksi
Tingkat Kebugaran
7.4.2.3 Tampilan Deteksi Tingkat Kebugaran
Deteksi tingkat kebugaran menggunakan Pulse Sensor yang
tampilkan melalui LCD 16x2. Pada tampilan LCD, terdapat empat
kategori tingkat kebugaran. Kategori tingkat kebugaran dapat dilihat
pada Tabel 7.2.
Tabel 7.2 Kategori Tingkat Kebugaran
Kategori Umur
(Tahun)
Detak Jantung
(BPM) Hasil
Laki-laki 18-35
49-61 Sangat Bugar
62-85 Bugar
86-101 Kurang Bugar
102 Tidak Bugar
Perempuan 18-35
54-65 Sangat Bugar
66-89 Bugar
90-104 Kurang Bugar
105 Tidak Bugar
140
Tabel 7.2 menjelaskan tentang rentang BPM yang diperoleh
melalui kirteria detak jantung laki-laki maupun perempuan (Hardian,
2018). Kebugaran seseorang dapat diketahui melalui aktivitas
seseorang serta berolahraga. Selain itu, grafik EKG dengan kategori
orang bugar akan stabil pada setiap gelombang R-R.
Nilai BPM bisa dideteksi menggunakan Pulse Sensor dengan
cara menempelkan jari tangan ke sensor tersebut. Pembacaan nilai
BPM berdasarkan kondisi sensor yang disentuh atau tidak. Hasil
deteksi tingkat kebugaran yang ditampilkan LCD, dapat dilihat pada
Gambar 7.18
Gambar 7.18 Hasil Deteksi Tingkat Kebugaran
141
Pada Gambar 7.18 terlihat bahwa deteksi tingkat kebugaran
menggunakan Pulse Sensor yang ditampilkan melalui LCD 16x2. Pulse
Sensor menggunakan sinyal Analog dimana sinyal analog tersebut
terdiri dari 10 bit (0-1023). Pulse Sensor akan memberikan nilai BPM
sesuai dengan nilai BPM pada program.
7.4.2.4 Perbandingan Pulse Sensor dan Manual
Proses pengambilan data dilakukan menggunakan modul yang
dibuat dan secara manual. Pengambilan data menggunakan Pulse
Sensor menggunakan jari tangan yang ditempel pada sensor. Hasil
perbandingan deteksi detak jantung dapat dilihat pada Tabel 7.3.
Tabel 7.3 Hasil Perbandingan Detak Jantung
No
.
Respon
-den
ke-
Detak Jantung
Error
(%)
Sensitivita
s (%)
Spesivita
s (%)
Akuras
i (%)
Pulse
Senso
r
Manua
l
1. 1 88 89 1,12 98,88 98,89 98,88
2. 2 80 82 4,49 97,56 98,80 98,18
3. 3 87 90 2,43 96,67 98,90 97,79
4. 4 85 89 3,33 95,51 97,80 96,67
5. 5 89 90 1,11 98,89 97,83 98,35
6. 6 111 113 1,77 98,23 99,12 98,68
7. 7 99 102 2,94 97,06 98,08 97,57
142
8. 8 101 102 0,98 99,02 99,03 99,02
9. 9 102 105 2,86 97,14 98,13 97,64
10. 10 109 112 2,94 97,32 98,25 97,79
Rata-rata (%) 2,39
7
97,63 98,48 98,06
Dari Tabel 7.3 dilakukan pengambilan data dengan mengambil
10 responden dengan mengunakan dua kategori yaitu rajin
berolahraga dan tidak. Rata-rata nilai error dari perbandingan
tersebut sebesar 2,397%, rata-rata nilai sensitivitas adalah 97,63%,
rata-rata nilai spesifitas adalah 98,48%, dan rata-rata nilai akurasi
adalah 98,06%.
Perbandingan dari sistem yang dibuat dengan perhitungan
secara manual dilakukan untuk menentukan tingkat akurasi dari
sistem yang sudah dibuat. Perbandingan dari sistem dan manual
dibagi menjadi 2 kategori yaitu kondisi bugar dan tidak bugar. Grafik
perbandingan Pulse Sensor dan manual dengan kategori bugar dapat
dilihat pada Gambar 7.19.
143
Gambar 7.19 Grafik Perbandingan Pulse Sensor dan Manual
Pada Gambar 7.19 didapatkan nilai BPM diatas rata-rata
dengan kondisi bugar, hal tersebut terjadi karena responden yang
dideteksi detak jantungnya rajin berolahraga sehingga diperoleh
kondisi tersebut. Grafik perbandingan Pulse Sensor dan manual
dengan kategori tidak bugar dapat dilihat pada Gambar 7.20.
60
80
100
1 2 3 4 5
Perbandingan Pulse Sensor dan Manual
pada Kategori Bugar Responden 1-5
Pulse Sensor Manual
144
Gambar 7.20 Grafik Perbandingan Pulse Sensor dan Manual
7.4.2.5 Deteksi Detak Jantung dengan Algoritma FFT
Pada proses pengambilan data, ada beberapa responden yang
di deteksi untuk melakukan pengambilan data tingkat kebugaran
yang dibagi menjadi dua yaitu laki-laki dan perempuan dengan
kondisi rajin berolahraga dan tidak.
- Responden 1
Responden 1 merupakan seorang mahasiswa dari Program
Studi Teknik Elektro. Data diri dari responden 1 dapat dilihat pada
Tabel 7.4.
100
110
120
1 2 3 4 5
Perbandingan Pulse Sensor dan Manual
pada Kategori Tidak Bugar Responden 6-10
Pulse Sensor Manual
145
Tabel 7.4 Data Diri Responden 1
Nama Fahmi Abdul Aziz
Umur 21 Tahun
Jenis Kelamin Laki-laki
Alamat Jl. Warungboto 3, UH
IV
Data dari responden 1 diambil dengan kondisi berolahraga.
Hasil rekaman detak jantung pada responden 1 dapat dilihat pada
Gambar 7.21
Gambar 7.21 Grafik ECG Responden 1
146
Pada Gambar 7.21 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung normal terlihat dari pola-pola
gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 1 rajin
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 88 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 89 BPM. Hasil tersebut diperoleh
melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan secara
manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 1,12%, sensitivitas
sebesar 98,88%, spesifikasi sebesar 98,89%, dan akurasi sebesar
98,88%.
- Responden 2
Responden 2 merupakan seorang mahasiswa dari Program
Studi Teknik Elektro. Data diri dari responden 2 dapat dilihat pada
Tabel7.5.
147
Tabel 7.5 Data Diri Responden 2
Nama M Fazrul Rahman
Umur 21 Tahun
Jenis Kelamin Laki-laki
Alamat Dompu, NTB
Data dari responden 2 diambil dengan kondisi berolahraga.
Hasil rekaman detak jantung pada responden 2 dapat dilihat pada
Gambar 7.22
Gambar 7.22 Grafik ECG Responden 2
148
Pada Gambar 7.22 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung normal terlihat dari pola-pola
gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 2 rajin
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 80 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 82 BPM. Hasil tersebut diperoleh
melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan secara
manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 4,49%, sensitivitas
sebesar 97,56%, spesifikasi sebesar 98,80%, dan akurasi sebesar
98,18%.
- Responden 3
Responden 3 merupakan seorang mahasiswa dari Program
Studi Teknik Elektro. Data diri dari responden 3 dapat dilihat pada
Tabel 7.6.
149
Tabel 7.6 Data Diri Responden 3
Nama Berza Handika S
Umur 22 Tahun
Jenis Kelamin Laki-laki
Alamat Lampung
Data dari responden 3 diambil dengan kondisi berolahraga.
Hasil rekaman detak jantung pada responden 3 dapat dilihat pada
Gambar 7.23
Gambar 7.23 Grafik ECG Responden 3
150
Pada Gambar 7.23 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung normal terlihat dari pola-pola
gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 3 rajin
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 87 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 90 BPM. Hasil tersebut diperoleh
melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan secara
manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 2,43%, sensitivitas
sebesar 96,67%, spesifikasi sebesar 98,90%, dan akurasi sebesar
97,79%.
- Responden 4
Responden 4 merupakan seorang mahasiswa dari Program
Studi Teknik Elektro. Data diri dari responden 4 dapat dilihat pada
Tabel 7.7.
151
Tabel 7.7 Data Diri Responden 4
Nama Ikhsan
Umur 19 Tahun
Jenis Kelamin Laki-laki
Alamat Bangka
Data dari responden 4 diambil dengan kondisi berolahraga.
Hasil rekaman detak jantung pada responden 4 dapat dilihat pada
Gambar 7.24
Gambar 7.24 Grafik ECG Responden 4
152
Pada Gambar 7.24 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung normal terlihat dari pola-pola
gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 4 rajin
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 85 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 89 BPM. Hasil tersebut diperoleh
melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan secara
manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 3,33%, sensitivitas
sebesar 95,51%, spesifikasi sebesar 97,80%, dan akurasi sebesar
96,67%.
- Responden 5
Responden 5 merupakan seorang mahasiswa dari Program
Studi Teknik Industri. Data diri dari responden 5 dapat dilihat pada
Tabel 7.8.
153
Tabel 7.8 Data Diri Responden 5
Nama Tama
Umur 19 Tahun
Jenis Kelamin Laki-laki
Alamat Medan
Data dari responden 5 diambil dengan kondisi berolahraga.
Hasil rekaman detak jantung pada responden 5 dapat dilihat pada
Gambar 7.25
Gambar 7.25 Grafik ECG Responden 5
Pada Gambar 7.25 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
154
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung normal terlihat dari pola-pola
gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 5 rajin
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 89 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 90 BPM. Hasil tersebut diperoleh
melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan secara
manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 1,11%, sensitivitas
sebesar 98,89%, spesifikasi sebesar 97,83%, dan akurasi sebesar
98,35%.
- Responden 6
Responden 6 merupakan seorang mahasiswi dari Program
Studi Farmasi. Data diri dari responden 6 dapat dilihat pada Tabel
7.9.
Tabel 7.9 Data Diri Responden 6
Nama Yeni Rahmawati
Umur 20 Tahun
155
Jenis Kelamin Perempuan
Alamat Dompu
Data dari responden 6 diambil dengan kondisi tidak
berolahraga. Hasil rekaman detak jantung pada responden 6 dapat
dilihat pada Gambar 7.26.
Gambar 7.26 Grafik ECG Responden 6
Pada Gambar 7.26 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
156
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung tidak normal terlihat dari pola-
pola gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 6 jarang
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 111 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 113 BPM. Hasil tersebut
diperoleh melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan
secara manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 1,77%,
sensitivitas sebesar 98,23%, spesifikasi sebesar 99,12%, dan akurasi
sebesar 98,68%.
- Responden 7
Responden 7 merupakan seorang mahasiswi dari Program
Studi Farmasi. Data diri dari responden 7 dapat dilihat pada Tabel
7.10.
Tabel 7.10 Data Diri Responden 7
Nama Rooidatun Nahda
Umur 20 Tahun
Jenis Kelamin Perempuan
Alamat Bengkulu
157
Data dari responden 7 diambil dengan kondisi tidak
berolahraga. Hasil rekaman detak jantung pada responden 7 dapat
dilihat pada Gambar 7.27.
Gambar 7.27 Grafik ECG Responden 7
Pada Gambar 7.27 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
158
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung tidak normal terlihat dari pola-
pola gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 7 jarang
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 99 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 102 BPM. Hasil tersebut
diperoleh melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan
secara manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 2,94%,
sensitivitas sebesar 97,06%, spesifikasi sebesar 98,08%, dan akurasi
sebesar 97,57%.
- Responden 8
Responden 8 merupakan seorang mahasiswi dari Program
Studi Ilmu Kesehatan Masyarakat. Data diri dari responden 8 dapat
dilihat pada Tabel 7.11.
Tabel 7.11 Data Diri Responden 8
Nama Teti Sunia A.S
Umur 20 Tahun
Jenis Kelamin Perempuan
Alamat Jl. Nitikan, Umbulharjo
159
Data dari responden 8 diambil dengan kondisi tidak
berolahraga. Hasil rekaman detak jantung pada responden 8 dapat
dilihat pada Gambar 7.28
Gambar 7.28 Grafik ECG Responden 8
Pada Gambar 7.28 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
160
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung tidak normal terlihat dari pola-
pola gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 8 jarang
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 101 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 102 BPM. Hasil tersebut
diperoleh melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan
secara manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 0,98%,
sensitivitas sebesar 99,02%, spesifikasi sebesar 98,13%, dan akurasi
sebesar 97,64%.
- Responden 9
Responden 9 merupakan seorang mahasiswi dari Program
Studi Ekonomi Pembangunan. Data diri dari responden 9 dapat
dilihat pada Tabel 7.12.
Tabel 7.12 Data Diri Responden 9
Nama Ipa Aryanti
Umur 19 Tahun
Jenis Kelamin Perempuan
Alamat Jl. Pacar No. 1
161
Data dari responden 9 diambil dengan kondisi tidak
berolahraga. Hasil rekaman detak jantung pada responden 9 dapat
dilihat pada Gambar 7.29
Gambar 7.29 Grafik ECG Responden 9
Pada Gambar 7.29 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
162
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
Hasil rekaman detak jantung tidak normal terlihat dari pola-
pola gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 9 jarang
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 102 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 105 BPM. Hasil tersebut
diperoleh melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan
secara manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 2,86%,
sensitivitas sebesar 97,14%, spesifikasi sebesar 98,13%, dan akurasi
sebesar 97,64%.
- Responden 10
Responden 10 merupakan seorang mahasiswa dari Program
Studi Perbankan Syariah. Data diri dari responden 10 dapat dilihat
pada Tabel 7.13.
Tabel 7.13 Data Diri Responden 10
Nama Tomy
Umur 19 Tahun
Jenis Kelamin Laki-laki
Alamat Majalengka
163
Data dari responden 10 diambil dengan kondisi tidak
berolahraga. Hasil rekaman detak jantung pada responden 10 dapat
dilihat pada Gambar 7.30
Gambar 7.30 Grafik ECG Responden 10
Pada Gambar 7.30 adalah pola dari bentuk gelombang jantung
yang asli dan telah diekstraksi dengan algoritma FFT. Hasil dari
ekstraksi menggambarkan suatu pola yang lebih sederhana
dibandingkan dengan bentuk gelombang aslinya. Algoritma FFT
digunakan untuk memisahkan isyarat dari gelombang EKG menjadi
komponen penyusun frekuensi. Sedangkan data lain akan
ditampilkan sebagai spektrum frekuensi yang nilai magnitudenya
sangat kecil atau mendekati nol.
164
Hasil rekaman detak jantung tidak normal terlihat dari pola-
pola gelombang EKG yang dihasilkan karena responden 10 jarang
berolahraga sehingga BPM yang diperoleh yaitu 109 BPM sedangkan
perhitungan secara manual sebesar 112 BPM. Hasil tersebut
diperoleh melalui perhitungan oleh sistem yang telah dibuat dan
secara manual, sehingga diperoleh tingkat error sebesar 2,94%,
sensitivitas sebesar 97,32%, spesifikasi sebesar 98,25%, dan akurasi
sebesar 97,7
165
BAB 8: Rancang Bangun Sistem
Pemantauan Infus Berbasis
Android
166
BAB 8: Rancang Bangun Sistem Pemantauan Infus Berbasis
Android
8.1 Bahan Penelitian
Bahan penelitian yang akan digunakan mencakup komponen–
komponen elektronika yang akan dirangkai menjadi suatu alat. Alat
yang dirancang untuk mampu menghitung tetesan cairan infus,
memantau sisa cairan infus. Bahan–bahan itu antara lain:
a. Arduino uno R3
b. Botol Infus
c. Infus set
d. Power Supply
e. Smartphone Android
f. Modul Bluetooth HC-06
8.2 Alat Penelitian
Alat penelitian meliputi perangkat untuk perancangan dan
pengujian. Berikut perangkat yang digunakan dalam penelitian, yaitu:
8.2.1 Perangkat keras
1. Multimeter: Alat ini digunakan untuk mengukur tegangan pada
alat.
167
2. Obeng set: Obeng berfungsi untuk memasang sekrup supaya
sistem dapat di pasang pada alat.
3. Laptop/PC/computer dengan system operasi Microsoft Windows
7 Komputer melalui Arduino IDE digunakan untuk memprogram
arduino serta mengaplikasikan MIT App Inven-tor untuk membuat
aplikasi android
4. Solder dan tenol: Alat ini digunakan untuk menghu-bungkan dan
melepas komponen
8.2.2 Perangkat lunak
1. IDE Arduino: Software ini berperan dalam pembuatan program
yang akan dimasukkan ke arduino supaya dapat bekerja sebagaimana
mestinya.
2. MIT App Inventor: Software ini berfungsi untuk membuat dan
mendesain aplikasi pada android.
168
8.3 Perancangan Sistem
Dalam tahap ini, penulis akan melakukan perancangan sistem
yang akan dibuat. Dalam merancang sistem ini, penulis merancang
system dengan dua tahap perancangan yaitu perancangan perangkat
keras dan perancangan perangkat lunak. Untuk menghasilkan sistem
yang sesuai, perancangan sistem dilakukan dengan mengacu pada
teori – teori dan penelitian sebelumnya.
8.3.1 Perancangan Perangkat Keras
Perancangan hardware dan program pada monitoring tetesan
infus berbasis Arduino Uno ini dibuat dalam bentuk diagram blok.
Diagram blog inilah yang akan membantu pembuatan
perancangan sistem secara keseluruhan untuk mempermudah
penulis dalam melakukan perancangan. Ditunjukan pada Gambar
8.1.
input
output
Smartphone
ArduinoPhoto-Dioda
Catu Daya
Bluetooth
Gambar 8.1 diagram blok rancangan perangkat keras
169
Keterangan diagram blok:
1. catu daya. Sebagai masukan daya untuk arduino uno
2. Mikrokontroler sebagai pengolah data, menggunakan arduino
uno R3 Atmel 328.
3. Bluetooth sebagai pengirim berupa informasi.
4. Android sebagai penerima atau receiver berupa informasi.
Perakitan perangkat keras merupakan proses dalam
menghubungkan semua perangkat sehingga dapat membaca nilai
sensor sampai memicu kinerja perangkat output.
Diagram blok pada sistem ini memiliki 3 bagian utama yaitu,
input, mikrokontroler, dan output. Pada bagian input sistem ini terdiri
dari sebuah rangkaian sensor Photodioda. Sensor pada sistem ini
terletak pada tabung tetes infus yang berfungsi untuk mendeteksi
ada tidaknya tetesan. Sensor menerima data dari pancaran cahaya
inframerah. Data yang diterima berupa perubahan nilai analog
cahaya saat adanya cahaya dan tidak adanya. Selanjutnya data
analog tersebut dikonversi menjadi data digital menggunakan fitur
ADC pada arduino uno. Data digital tersebut dikirim melalui
Bluetooth HC-06 ke handphone android dan akan diolah dan
digolongkan menjadi data ada tetesan dan tidak ada tetesan.
Setelah data adanya tetesan telah didapatkan, selanjutnya data
170
tersebut ditampilkan pada android dan akan ada peringatan ketika
cairan infus akan habis. Perakitan perangkat keras merupakan
proses dalam menghubungkan semua perangkat sehingga dapat
membaca nilai sensor sampai memicu kinerja perangkat output.
Adapun Rangkaian Sistem Mikrokontroler dapat dilihat pada
Gambar 8.2
Gambar 8.2 Rangkaian Sistem mikrokontroler Arduino Uno
Pada rangkaian di atas sensor photodioda dihubungkan dengan
pin analog A0 dan pin analog A1, serta led inframerah
dihubungkan dengan pin 5 dan pin 6. Sedangkan untuk led
indikator dihubungkan dengan pin 11, pin 12, pin 13 dan modul
Bluetooth HC-06 pin Rx dengan pin 10 dan pin Tx dengan pin 9.
171
Rangkaian system mikrokontroller maka dibuat desain 3D rancang
bangun system pemantauan infus. Desain 3D dapat dilihat pada
Gambar 8.3.
Gambar 8.3 Desain 3D Alat Pemantauan Infus
Pada desain 3D tersebut kotak terdiri dari arduino uno, modul
bluetooth HC-06 dan 3 led indikator, yang dihubungkan dengan
sensor yang terdiri dari photodioda dan led inframerah. Kotak
tersebut dipasang pada tiang infus. Sedangkan, Sensor I dan sensor II
dipasang pada chamber pada infus I dan infus II.
172
8.3.2 Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak pada penelitian ini dibangun
menggunakan perangkat lunak yang mendukung pemrograman
Arduino Uno yaitu Arduino IDE, Setelah itu membuat aplikasi android
menggunakan software MIT App inventor yang kemudian
dihubungkan ke software arduino UNO.
- Pemrograman Arduino
Pembuatan kode program software dilakukan dengan
menggunakan aplikasi ide arduino versi 1.8.2 dengan basis bahasa C
yang di sesuaikan agar dapat menunjang kinerja alat secara
keseluruhan.
a. Kode program
Pada kode program yang diupload ke mikrokontroler arduino
merupakan program untuk menerima data pembacaan sensor
photodiode dan mengirim data tersebut ke android
1) Kode program pembacaan sensor
Pada listing program pembacaan sensor merupakan barisan
kode untuk membaca nilai analog cahaya dari sensor. Kode
program pembacaan sensor dapat dilihat pada Listing 8.1.
173
void loop() {
digitalWrite(5, HIGH);
digitalWrite(6, HIGH);
digitalWrite(12, HIGH);
sensor=analogRead(A1);
sensor2=analogRead(A0);
if(sensor>=500)
digitalWrite(11, HIGH); // LED 13 dinyalakan
else
digitalWrite(11, LOW); // LED 13 dipadamkan
if(sensor2>=500)
digitalWrite(13, HIGH); // LED 13 dinyalakan
else
digitalWrite(13, LOW); // LED 13 Listing 8.1 Kode program pembacaan sensor
Pada Listing di atas merupakan kode program untuk
menginisialisai beberapa pin digital menjadi output dan
memberikan keluaran nilai logika 1 (High) pada pin arduino uno
serta sebagai fungsi utama untuk membaca perubahan nilai
analog cahaya pada sensor I dan sensor II. Dan kode program
untuk memprogram led indikator pada hardware, jika nilai sensor
lebih dari 500 maka led indikator akan bernilai 1 (high) dan jika
kurang dari 500 maka led indikator akan bernilai 0 (low).
174
2) Kode program komunikasi android
Kode program komunikasi android merupakan kode program
yang berfungsi sebagai transmisi data dari alat pemantauan infus ke
android. Kode program dapat dilihat pada Listing 8.2.
SoftwareSerial bt(10,9);//RX,TX
unsigned long millis();
if(millis()-previousMillis>interval){
previousMillis=millis();
bt.print("");
bt.print(sensor);
bt.print(",");
bt.println(sensor2);
Listing 8.2 Kode program komunikasi android
Pada Listing program SoftwareSerial bt berfungsi untuk
menjadikan pin 10 (RX) sebagai penerima dan pin 9 (TX) sebagai
pengirim. Listing program pada bt.begin (9600) digunakan sebagai
komunikasi serial untuk terhubung dengan bluetooth HC-06 dan
sebagai kecepatan aliran data menggunakan baudrate 9600 bps.
Listing program millis berfungsi untuk mengeksekusi program
dalam waktu millisecond untuk melakukan suatu proses selama
waktu tertentu. Sedangkan program bt.print berfungsi untuk
mengirimkan data pembacaan sensor ke android melalui
bluetooth HC-06.
175
Mulai
Selesai
Inisialisasisensor
Deklarasireceiver
Kirim data viabluetooth
Bacadata
Gambar 8.4 Flowchart program arduino
Pemrograman arduino dilakukan untuk mengek-sekusi
perintah yang diinginkan pada rangkaian Arduino Uno. Saat
hardware di masukkan tegangan dalam hal ini dihubungkan
dengan catu daya, mikrokontroler akan memulai proses inisialisasi
input maupun output serta variabel yang dibutuhkan. Data yang
masuk ke dalam arduino uno selanjutnya di olah dan dikirimkan
176
melalui Bluetooth HC-06. Adapun bentuk flowchart dapat dilihat
pada Gambar 8.4.
Ketika alat menerima catudaya dari power supply maka
program akan memulai program dan sensor akan berinisialisasi.
Inisialisasi adalah proses persiapan untuk menentukan nilai awal
untuk digunakan. Setelah inisialisasi kemudian data input sensor
akan diterima oleh arduino. Pada waktu yang sama maka
selanjutnya data akan dikirim ke android setelah pada receiver
memberikan perintah. Ketika alat telah selesai digunakan maka
program akan selesai.
- Pemrograman MIT App Inventor
Pada pemrograman MIT App Inventor merupakan
pemrograman untuk merancang sebuah software aplikasi yang
berfungsi sebagai receiver atau penerima data pada smartphone
android. Perancangan MIT App Inventor menggunakan mode online
yang berarti setiap pengguna harus terkoneksi dengan jaringan
internet yang stabil agar tidak mengganggu proses pembuatan
aplikasi dan memiliki akun gmail. MIT App Inventor adalah tool
pemrograman berbasis blok yang memungkinkan semua orang untuk
membuat aplikasi untuk perangkat Android. Menariknya dari tool ini
berbasis visual block programming, jadi dalam penyusunan
177
pembuatan aplikasi ini menggunakan atau menyusun drag-drops
suatu block seperti menyusun sebuah puzzle tanpa menuliskan kode
program (coding).
1) Mengakses MIT App Inventor
Untuk mengakses MIT App Inventor kita dapat mengakses
laman webnya yaitu di http://appinventor.mit.edu. Tampilan awal
dari software MIT Inventor dapat dilihat pada Gambar 8.5.
Gambar 8.5 merupakan Tampilan awal pada software MIT
Inventor diwajibkan login menggunakan akun gmail pada create
apps. Setelah berhasil masuk menggunakan akun gmail maka akan
muncul tampilan baru pada MIT Inventor. Tampilan baru pada MIT
Inventor dapat dilihat pada Gambar 8.6.
Gambar 8.5 Tampilan awal pada software MIT Inventor
178
Gambar 8.6 Tampilan baru pada MIT Inventor
Gambar 8.6 merupakan tampilan awal pembuatan aplikasi
android menggunakan MIT Inventor dan ada beberapa menu yang
perlu diketahui fungsinya, antara lain:
a. start new project: digunakan untuk membuat projek baru pada MIT App Inventor
b. Delete Project: digunakan untuk menghapus projek pada MIT App Inventor
c. Publish to gallery: digunakan untuk menmpublish projek ke galeri pada MIT App Inventor
d. Project: adalah menu awal berisi antara lain start new project, save project dan delete project.
e. Connect: adalah menu untuk menghubungkan project yang telah dibuat dengan menggunakan media perantara lain. MIT Inventor Companion dapat diunduh pada Playstore.
179
f. Build: adalah menu sebagai download aplikasi yang telah dibuat. Simpan projek ke komputer atau melalui scan barcode yang akan menuju ke link download atau bisa langsung di download pada smartphone.
2) Membuat Aplikasi Android
Dalam membuat aplikasi android pemantauan infus dengan
menggunakan MIT App Inventor
a) Membuat tampilan designer app android
Dapat dilihat tampilan aplikasi android rancang bangun
pemantauan infus berbasis android dapat dilihat pada gambar 8.7.
Gambar 8.7 Tampilan design aplikasi
Gambar 8.7 merupakan desain tampilan aplikasi android
menggunakan pemrograman MIT App Inventor. Berikut adalah
komponen-komponen yang digunakan dalam perancangan aplikasi
ini:
180
1. Listpicker
Sebuah tombol yang saat diklik menampilkan daftar teks yang
bisa dipilih pengguna di antaranya. Listpicker pada aplikasi ini
digunakan sebagai tombol untuk koneksi dengan bluetooth
2. Label
Label adalah komponen yang digunakan untuk menampilkan
teks. Label menampilkan teks yang ditentukan oleh properti teks.
3. Button
Button adalah sebuah tombol yang digunakan untuk
memberikan sebuah perintah.
4. BluetoothClient
Digunakan sebagai modul komunikasi dengan menggunakan
bluetooth
5. Clock
Merupakan Komponen yang tidak terlihat yang menyediakan
waktu bersamaan dengan menggunakan jam internal pada
handphone.
6. Notifier
Komponen Notifier berfungsi untuk menampilkan dialog
peringatan, pesan, peringatan sementara, dan membuat entri log
Android.
181
7. Player
Komponen Player berfungsi untuk memutar suara dalam
bentuk mp3.
8. Spinner
Komponen untuk membuat item pada daftar pilihan.
9. Textbox
Komponen ini berfungsi sebagai penampil teks dalam kotak
teks
10. Vertical Scroll Arrangement
Komponen ini adalah elemen pemformatan layout untuk
menempatkan komponen yang harus ditampilkan dari atas ke bawah
11. Tabel Arrangement
Komponen ini adalah elemen format untuk menempatkan
komponen yang harus ditampilkan dalam bentuk table
12. Horizontal Scroll Arrangement
Komponen ini adalah elemen pemformatan layout untuk
menempatkan komponen yang harus ditampilkan dari kiri ke kanan
b) Membuat kode program pada MIT App Inventor
182
Setelah pembuatan designer aplikasi selesai, kemudian
memasukan kode program. Pada MIT App Inventor kode program
nya disusun dengan menggunakan block seperti puzzle. Berikut
adalah tampilan kode program dapat dilihat pada gambar 8.8.
Gambar 8.8 Barisan awal kode blok
Gambar 8.8 merupakan kode program digunakan ketika bluetooth on
maka ketika diklik akan muncul daftar nama alamat perangkat
Bluetooth lain sebagai tujuan kirim data dan kemudian dapat memilih
mode sambungkan maka bluetooth akan tersambung. Ketika mode
tersambung on maka tulisan status akan berubah menjadi connect.
Pada saat ingin mengakhiri koneksi maka klik tombol disconnect
maka tulisan akan berubah menjadi disconnect. Ketika Bluetooth
sudah terhubung maka data yang diterima akan dibagi dalam
variabel, Program dapat dilihat pada Gambar 8.9.
183
Gambar 8.9 Kode program penerimaan data Bluetooth
Kode program pada Gambar 8.9 terdapat initialize global data
1 dan data 2, perintah ini berfungsi untuk membuat variabel data 1
dan variabel data 2. Dan program pada clock 1 memperlihatkan
kejadian yang ditangani oleh clock 1 dengan perintah jika Bluetooth
terhubung maka variabel data 1 akan menerima byte yang dikirm
oleh modul Bluetooth bersamaan dengan itu maka variabel data 2
juga akan menampilkan data yang diterima oleh variabel data 1.
Program ini digunakan ketika aplikasi tersebut sudah terhubung
dengan hardware melalui komunikasi bluetooth maka android akan
menerima data dari hardware.
184
Gambar 8.10 Kode blok pemrosesan
Gambar 8.11 Kode blog sisa cairan infus
185
Blok program pada Gambar 8.10 berfungsi untuk mengambil
data yang tersimpan pada variabel global data 2 yang diterima dari
modul Bluetooth. Data yang diterima berupa string dengan format
Data=xxx,xxx maka textbox data 1 akan menerima data mulai dari 1
sampai dengan 3, dengan panjang data 3. Sedangkan texbox data 2
akan menerima data mulai dari 5 sampai dengan 7, dengan panjang
data 3 dan data tersebut akan dikelompokan menjadi data menetes
dan tidak menetes, dengan perintah jika data yang diterima nilainya
kurang dari 500 maka textbox akan menampilkan text tidak menetes
dan jika data yang diterima lebih dari 500 maka textbox akan
menampilkan text ‘menetes’.
Pada Gambar 8.11. kode program pada clock 2
memperlihatkan kejadian yang ditangani oleh clock 2, clock 2 disini
berfungsi sebagai clock pada sensor I. Sedangkan, kode program
pada clock 3 memperlihatkan kejadian yang ditangani oleh clock 3,
clock 3 disini berfungsi sebagai clock pada sensor II. Pada clock 2 dan
clock 3 terdapat perintah yang sama yaitu jika textbox menampilkan
text menetes maka sisa cairan infus akan berkuran sebesar 0.067 mL.
Dan jika sisa cairan infus = 50.095 maka akan muncul peringatan
berupa suara yang berbunyi ”Infus 1 akan habis” dan akan muncul
textbox yang menampilkan text berupa “Infus 1 Akan Segera habis.
segera lakukan penggantian pada infus 1”
186
Gambar 8.12 Kode blok pengaturan kecepatan infus
Pada Gambar 8.12. kode program pada Spinner 1 berfungsi
sebagai daftar pilih kecepatan pada sensor I. Sedangkan kode
program pada Spinner 2 berfungsi sebagai daftar pilih kecepatan
pada sensor II. Pada Spinner 1 dan Spinner 2 terdapat daftar pilih
kecepatan tetes yang sama yaitu 5 tetes/menit, 10 tetes/menit, 20
tetes/menit, 50 tetes/menit, dan ketika chamber pada infus dibuka
secara total. Jika kecepatan tetesan pada daftar pilih dipilih maka
waktu interval pada hasil pembacaan sensor akan berubah sesuai
kecepatan tetesan yang dipilih.
187
Gambar 8.13 Kode blok tombol reset
Pada Gambar 8.13 kode program pada Reset1 berfungsi
sebagai tombol reset pada pada sensor I. Sedangkan kode program
pada Reset2 berfungsi sebagai tombol reset pada pada sensor II.
Pada tombol reset 1 dan tombol reset 2 terdapat program yang
sama, yaitu apabila tombol reset diklik maka textbox akan kembali
kosong dan pada sisa cairan infuse akan kembali menjadi 500mL dan
juga berfungsi sebagai tombol stop untuk peringatan suara ketika
infus akan habis.
188
Gambar 8.14 Kode untuk menutup aplikasi
Pada Gambar 8.14. merupakan kode program sebagai perintah
ketika ingin keluar dari aplikasi pemantauan infus. Ketika tombol
kembali ditekan maka akan muncul dialog pemberitahuan yang
bertuliskan “Apakah ingin keluar dari aplikasi” dan ada pilihan ya atau
tidak. Jika iya maka aplikasi akan keluar. Bentuk flowchart dapat
dilihat pada Gambar 8.15.
189
Mulai
Selesai
Baca data dari modulbluetooth HC-06
Tampilkan kondisi tetes dan sisacairan infus
Tampilkan pemberitahuan
Jika (sisa = 20ml)>
Gambar 8.15 Flow chart program pada MIT App Inventor
Pada flowchart program MIT App Inventor ketika dijalankan
maka akan memulai program. Ketika Bluetooth disambungkan maka
data dari Bluetooth HC-06 diterima pada smartphone android. Jika
sisa cairan infus sama dengan 50,069 mL maka akan ada peringatan
190
pada smartphone android. Jika tidak maka interface hanya
menampilkan kondisi tetesan dan sisa cairan saat ini.
8.4 Pengujian Sistem
8.4.1 Pengujian Perangkat Keras
Pengujian Perangkat Keras ini dimaksudkan untuk mengetahui
hardware yang digunakan bekerja dengan baik atau tidak. Untuk
mengetahuinya, maka perlu dilakukan serangkaian pengujian pada
masing-masing hardware yang akan digunakan di dalam sistem
tersebut.
8.4.2 Pengujian perangkat lunak
Pengujian ini dimaksudkan untuk meneliti dan menyusun
listing pada software agar ketika didownload ke Arduino uno dapat
bekerja dengan baik. Dan melakukan perancangan pada aplikasi
andorid
8.4.3 Pengujian Keseluruhan alat
Pengujian alat pemantauan infus berbasis android ini
merupakan hasil yang akan diterapkan pada keseluruhan alat
sehingga alat mampu bekerja seperti yang disesuaikan secara
optimal.
191
8.5 Implementasi Sistem Sistem pemantauan infus berbasis android dibuat untuk
membantu pekerjaan perawat dalam memantau infus pada pasien.
Sistem infus pada pasien ini, dirancang menggunakan sensor
photodioda. Sensor pada sistem ini terletak ditengah – tengah tabung
tetes infus yang berfungsi untuk mendeteksi ada tidaknya tetesan.
Sistem ini menggunakan Arduino Uno untuk proses pengolahan input
yang berasal dari photodiode. Prototype pemantauan infus berbasis
android dapat dilihat pada Gambar 8.16
Gambar 8.16 Perangkat keras alat pemantauan infus
Cara kerja dari sistem ini adalah sensor menerima data dari
pancaran sinar inframerah. Data yang diterima berupa perubahan
nilai analog cahaya saat ada cahaya dan tidak ada cahaya.
Selanjutnya data analog tersebut dikirim melalui Bluetooth HC-06 ke
192
handphone android dan akan diolah dan digolongkan menjadi data
ada tetesan atau tidak ada tetesan dan dari data itu kemudian diolah
untuk menghitung sisa cairan infus. Setelah data adanya tetesan dan
sisa cairan telah didapatkan, selanjutnya data tersebut ditampilkan
pada android.
Apabila sisa cairan sama dengan batas yang ditentukan, maka
akan ada pemberitahuan pada smartphone android perawat. Dan
sebaliknya, apabila sisa cairan belum mencapai batas yang
ditentukan, maka smartphone android akan terus menerima data
dan aliran infus tetap mengalir pada selang infus.
Setelah melakukan proses perancangan software dan
hardware selesai, maka tahap selanjutnya adalah melakukan
pengujian kinerja pada sistem yang telah dirancang. Pengujian
dilakukan agar bisa mendapatkan data dari sistem tersebut, sehingga
dengan diperolehnya data dapat diketahui untuk kinerja dari sistem
yang telah dirancang tersebut.
8.5.1 Pengujian Perangkat Keras
Pengujian perangkat keras merupakan proses pengeksekusian
sistem perangkat keras untuk menentukan apakah sistem tersebut
telah bekerja dengan baik. Pengujian dilakukan dengan melakukan
percobaan untuk melihat kemungkinan kesalahan yang terjadi dari
setiap proses. Pengambilan data pada Alat Pemantauan Infus
193
Berbasis Android dilakukan dengan pengamatan pada sistem kerja
alat dilakukan dengan pengukuran pada komponen-komponen yang
digunakan. Dalam tahapan-tahapan melakukan pengujian yang
dilakukan pertama kali adalah melakukan pengujian terhadap
perangkat-perangkat inputan yaitu pengujian terhadap sensor yang
digunakan yaitu sensor photodiode pada sensor 1 dan sensor 2.
Kemudian melakukan pengujian secara keseluruhan sistem.
Gambar 8.17 Pengukuran Vout pada sensor photodiode
194
8.5.1.1 Pengujian Sensor Photodioda
Pengujian sensor photodioda dilakukan untuk mengetahui
respon yang diberikan oleh sensor. Pengujian sensor photodioda
dilakukan dengan menghubungkan sensor photodioda dan led
inframerah dengan arduino dengan memberikan tegangan 5 VDC dari
modul mikrokontoller Arduino Uno. Saat memancarkan cahaya
inframerah pada photodioda kemuadian output tegangan di cek pada
pin Vout yang dihubungkan dengan probe positif dan GND yang
dihubungkan dengan probe negatif. Maka didapat hasil seperi pada
Tabel 8.17
Tabel 8.1 Keterangan Vin dan Vout pada sensor photodioda
Sensor Tegangan
Input
Output Tegangan Keterangan
Sensor I 5 V 1.42 DCV Terkena cahaya
4.88 DCV Tanpa terkena cahaya
Sensor II 5 V 1.66 DCV Terkena cahaya
4.88 DCV Tanpa terkena cahaya
Dari pengujian tersebut dapat diketahui output sensor photodioda
akan bernilai low jika terkena cahaya , sedangkan sensor akan
bernilai high jika tidak terkena cahaya.
195
8.5.1.2 Pengujian Modul Bluetooth
Pada pengujian koneksi bluetooth ke android merupakan
komunikasi antara hardware dengan smartphone android dengan
menghubungkan modul Bluetooth HC-06 dengan arduino uno dan
memberikan tergangan masukan sebesar 5 VDC dengan tujuan untuk
mengetahui jarak transmisi antara bluetooth yang terdapat pada
smartphone. Pengujian koneksi bluetooth ditunjukan pada Tabel 8.2
Tabel 8.2 Pengujian koneksi bluetooth
No Jarak antara sistem Bluetooth Keterangan
1 1 Meter Lancar menerima perintah
2 5Meter Lancar menerima perintah
3 6 Meter Lancar menerima perintah
4 7 Meter Lancar menerima perintah
5 8 Meter Lancar menerima perintah
6 9 Meter Lancar menerima perintah
7 10Meter Lancar menerima perintah
8 11 Meter Tidak lancar menerima
9 12 Meter Tidak Menerima
10 13 Meter Tidak Menerima
11 14 Meter Tidak Menerima
12 15 Meter Tidak Menerima
196
Pengujian sistem koneksi antara bluetooth HC-06 dengan
bluetooth yang ada di dalam sistem smartphone android merupakan
komunikasi nirkbael (tanpa kabel) yang sangat mudah digunakan
pada aplikasi ini. Jarak yang sangat efektif adalah 1 meter sampai 10
meter untuk menstabilkan hasil ukur pada sensor yang dikoneksikan
pada android.
8.5.2 Pengujian Sofware
8.5.2.1 Pengujian Aplikasi pada Smartphone Android
Pengujian sistem ini dilakukan dengan cara meng instalasi
aplikasi yang telah dibuat dengan menggunakan MIT App Inventor.
Aplikasi diberi nama “Infus”. Tampilan untuk membuka aplikasi di
tunjukan pada Gambar 8.18
Gambar 8.18 Tampilan aplikasi pada smartphone android
197
Pada Gambar 8.18 Tampilan aplikasi smartphone android pada
umumnya sama dengan aplikasi yang lainnya. Pengujian aplikasi ini
dilakukan untuk mengetahui respon yang diberikan oleh aplikasi
pemantauan infus berbasis android terhadap hardware yang terdiri
dari arduino uno dan modul bluetooth hc-06. Setelah aplikasi sudah
terinstal pada android maka langkah selanjutnya adalah
mengaktifkan bluetooth yang ada pada smartphone android sebagai
wireless pada smartphone seperti pada Gambar 8.19
Gambar 8.19 Mengaktifkan bluetooth pada smartphone
198
Setelah dapat dipastikan bahwa bluetooth pada android sudah
pada mode aktif maka langkah selanjutnya adalah membuka aplikasi
pemantauan infus yang sudah terinstal pada android. Setelah aplikasi
pemantauan infus pada android terbuka maka selanjutnya pilih
kecepatan tetesan yang diinginkan sesuai dengan pengaturan
kecepatan pada chamber infus. Seperti pada Gambar 8.20
Gambar 8.20 Memilih kecepatan tetesan
Selanjutnya langkah untuk menghubungkan ke hardware
adalah dengan meng-klik tombol bluetooth yang ada pada aplikasi,
selanjutnya menghubungkan dengan bluetooth HC-06 seperti
Gambar 8.21
199
Gambar 8.21 Aplikasi pemantauan pada android
Pada saat menghubungkan perangkat bluetooth antara
android dengan hardware posisi keduanya harus tidak terlalu jauh
saat menghubungkan. Karena dapat mengganggu respon yang
diberikan pada aplikasi dan menyebabkan error. Setelah dapat
terkoneksi dengan bluetooth maka hasil pemantauan akan tertampil
nilai ukur pada android seperti pada Gambar 8.22
200
Gambar 8.22 Tampilan data pada aplikasi pemantauan infus
Selajutnya pada hasil penelitian dan pengujian diperoleh bukti
saat alat mulai dihidupkan (disambungkan ke catu daya) dan kedua
sensor di pasang diinfus maka akan menampilkan hasil pemantauan
kondisi tetes pada infus I dan infus II. Kemudian bluetooth akan
mengirimkan data digital dari hardware ke android berupa hasil
pembacaan sensor photodioda dan kemudian data tersebut akan
dikonversi menjadi kondisi tetesan infus. Apabila, nilai pembacaan
sensor = <500 maka kondisi tetesan pada infus akan menjadi “tidak
201
menetes”. Dan apabia nilai pembacaan sensor = >500 maka kondisi
tetes akan menjadi “menetes” dan pada sisa cairan infus akan
berkurang sebesar 0,067 yang artinya alat pemantauan sudah dapat
berjalan sesuai dengan yang diharapkan yaitu menampilkan kondisi
tetes dan sisa cairan infus. Selanjutnya adalah apabila sisa cairan
infus = 50 mL maka akan muncul notifikasi seperti pada Gambar 8.23
Gambar 8.23 Peringatan ketika infus akan habis
Pada gambar 8.23. pemberitahuan peringatan ketika infus
akan habis berbentuk dialogbox yang berisi text “Infus 1 akan segera
202
habis. Segera lakukan penggantian pada infus 1”. Disertai juga
dengan notifikasi berupa nada suara yang berbunyi”Infus 1 akan
habis”. Untuk menghentikan nada suara maka klik tombol reset baik
itu pada infus I maupun pada infus II.
Selanjut nya ketika sudah selesai menggunakan aplikasi pada
android maka hal berikutnya adalah logout pada aplikasi dengan
menekan tombol kembali pada android kemudian tekan “Ya”.
Tampilan ketika logout dapat dilihat pada Gambar 8.24
Gambar 8.24 Tampilan untuk melakukan logout aplikasi
203
8.6 Hasil dan Pengujian Data
Pada pengujian data pada alat pemantauan infus berbasis
android dilakukan dengan cara menguji perangkat keras (hardware)
dan perangkat lunak (software). Untuk pengujian alat diaplikasikan
secara langsung menggunakan infus set. Pada pengujian ini dilakukan
oleh penulis dengan bantuan ibu Pelita Al Islamiah, SKM.S.ST yang
memang mehamai tentang infus. Pengujian pada infus dapat dilihat
pada Gambar 8.25
Gambar 8.25 Gambaran secara keseluruhan
204
8.6.1 Pengujian sensor pendeteksi tetesan
Pada alat pemantauan infus berbasis android untuk
mendeteksi adanya tetesan maka pasang sensor pada chamber infus.
Kemudian buka perlahan regulator pengatur tetesan pada infus.
Sehingga terlihat ada cairan infus yang menetes. Setiap ada cairan
yang menetes maka LED indikator pada hardware akan menyala dan
pada smartphone android kondisi tetesan akan menjadi menetes dan
ketika tidak ada tetesan maka kondisi tetesan akan menjadi tidak
menetes.
Pada alat ini terdapat 2 (dua) sensor pendeteksi tetesan yaitu
pendeteksi tetesan pada infus I dan pendeteksi tetesan pada infus II.
Maka dari itu dilakukan pengujian pada infus I dan infus II.
1. Pengujian sensor pendeteksi pada infus I
Dalam pengujian sensor pendeteksi tetesan pada infus 1.
Hasil pengujian dapat dilihat dilihat pada Tabel 8.3
Tabel 8.3 Hasil Pengujian Sensor Pendeteksi Tetesan Infus I
No Kondisi Tetesan Kondisi LED
Indikator
Vout
sensor
1 Menetes Kedip 1.42 DCV
2 Tidak Menetes Padam 4.88 DCV
205
2. Pendeteksi tetesan pada infus II
Dari pengujian sensor pendeteksi tetesan pada infus II. Hasil
pengujian dapat dilihat dilihat pada Tabel 8.4
Tabel 8.4 Hasil Pengujian Sensor Pendeteksi Tetesan Infus II
No Kondisi Tetesan Kondisi LED
Indikator
Vout
sensor
1 Menetes Kedip 1.66 DCV
2 Tidak Menetes Padam 4.88 DCV
8.6.2 Pengujian Pengamatan Sisa Cairan Infus
Pemantauan infus berbasis android menampilkan sisa cairan
infus. Tampilan sisa cairan infus akan berkurang setiap tetesnya. Jika
1mL = 15 tetes makro maka 1 tetes = 0.067 mL, jadi setiap tetesnya
akan berkurang 0.067 mL. Sebelum dilakukan pengujian pengamatan
sisa cairan infus, dilakukan pengujian hubungan jumlah tetesan
terhadap waktu. Berikut ini adalah data yang menunjukkan hubungan
jumlah tetesan terhadap waktu. Hasil yang didapat dapat dilihat pada
tabel 8.5.
206
Tabel 8.5 Hubungan jumlah tetesan terhadap waktu
No Waktu (m) Jumlah Tetesan
pada infus
1 0 0
2 10 500
3 20 1000
4 30 1500
5 40 2000
6 50 2500
7 60 3000
Pengambilan data dilakukan pada waktu pengujian hubungan
jumlah tetesan terhadap waktu dilakukan dengan mengatur
kecepatan pada infus sebesar 50 tetes/menit dan dilakukan selama
60 menit. Dari data yang telah diperoleh menunjukkan bahwa
hubungan jumlah tetesan terhadap waktu adalah bersifat linear.
Linieritas data yang telah diambil ditunjukkan pada Gambar 8.26
dibawah ini.
207
Gambar 8.26 Grafik hubungan antara waktu dan junlah tetesan
208
BAB 9: Aplikasi Pemantau Terapi
Jari Pasca Stroke Menggunakan
Sarung Tangan Pintar Secara
Real Time
209
BAB 9: Aplikasi Pemantau Terapi Jari Pasca Stroke
Menggunakan Sarung Tangan Pintar Secara Real Time
9.1. Subyek Penelitian
Perancangan aplikasi pemantau terapi jari pasca stroke
menggunakan sarung tangan pintar secara real time merupakan
subyek dalam proyek ini. Informasi diperoleh dari berbagai sumber
diantaranya seorang fisioterapis, buku asuhan keperawatan, dan
internet. Beberapa sensor flex yang digunakan untuk mendeteksi
gerakan-gerakan dari setiap jari. Semua sensor melakukan
pembacaan diolah mikrokontroler untuk dimasukkan datanya ke
microsoft visual basic yang kemudian diproses menjadi sebuah grafik
real time. Hasil dari pengolahan data kemudian dikeluarkan ke
tampilan pada layar laptop/PC sesuai dengan gerakan yang telah
ditentukan.
9.2. Bahan Penelitian
Bahan-bahan penelitian yang digunakan dalam perancangan
aplikasi dan sistem ini adalah:
1. Papan mikrokontroler arduiono nano digunakan sebagai
prosesor untuk membaxa setiap perubahan data dari sensor.
2. Sarung tangan pintar yang dilengkapi sensor flex sebagai
pendeteksi gerakan dan tekukan jari-jari tangan.
210
3. Modul Bluetooth HC-05 digunakan sebagai konektor antar
perangkat keras dan perangkat lunak.
4. Microsoft Visual Basic 2010 sebagai perangkat lunak yang
digunakan untuk menampilkan garfik secara real time.
9.3. Alat Penelitian
Proyek ini membutuhkan beberapa peralatan untuk membuat
rancangan aplikasi pemantau terapi pasca stroke menggunakan
sarung tangan pintar secara real time, peralatan yang dibutuhkan
antara lain:
1. Perangkat keras mikrokontroler arduino nano: digunakan sebagai
prosesor pada sistem utama.
2. Perangkat lunak Arduino IDE: digunakan untuk menulis program
ke dalam papan mikrokontroler arduino nano.
3. Perangkat lunak Visual Basic 2010: digunakan untuk membangun
aplikasi yang digunakan untuk menampilkan grafik secara real
time.
4. Laptop atau PC: digunakan sebagai media untuk menjalankan
aplikasi yang telah dibangun pada proyek ini.
5. Multimeter digital: digunakan untuk mengukur tegangan dan
arus pada rangkaian, menguji jalur-jalur rangkaian sebelum
dinyalakan menggunakan catu daya baterai.
211
6. Tang potong: digunakan untuk memotong kabel dan kaki-kaki
komponen saat perakitan sistem pada perangkat keras.
7. Solder dan timah: digunakan untuk pemasangan komponen-
komponen saat dirakit.
9.4. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan dalam dua tahap perancangan
yaitu perancangan perangkat keras dan perancangan perangkat
lunak. Untuk menghasilkan sistem yang ideal, maka perancangan
sistem dilakukan dengan mengacu pada teori-teori yang telah ada
dan pemanfaatan datasheet sensor dan mikrokontroler yang
digunakan.
Tahap pertama dalam perancangan sistem ini yaitu membuat
blok diagram perangkat keras, kemudian dilanjutkan dengan
membangun sebuah sarung tangan perangkat pintar (smart glove).
Tahap kedua yaitu merancang perangkat lunak yang digunakan untuk
mengoperasikan sarung tangan pintar ini dan sekaligus sebagai
penampil grafik secara real time.
9.4.1 Perancangan Perangkat Keras
Perancangan perangkat keras terdiri dari sistem kontrol yaitu
arduino nano yang bertugas sebagai pengendali dan pembaca data
ADC yang dikeluarkan oleh sensor flex serta melakukan pengolahan
212
data. Perancangan rangkaian-rangkaian sensor serta baterai dan
converter DC step-up untuk mencatu tegangan pada semua
perangkat keras yang digunakan dalam proyek ini.
Diagram blok sarung tangan pintar yang dirancang dalam
penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 9.1.
Gambar 9.1 Diagram Blok Sarung Tangan Pintar
Dari diagram blok di atas dapat diketahui bahwa pada bagian
catu daya tegangan menggunakan regulator 5 volt DC yang
difungsikan sebagai penaik tegangan dari sebuah bateraiyang
memiliki tegangan 3,7 volt. Kemudian pada bagian input atau
masukkan menggunakan sensor flex yang berjumlah 5 buah yang
dipasang pada tiap-tiap jari tangan. Pada bagian prosesor digunakan
sebuah mikrokontroler arduino nano yang bertugas untuk melakukan
berbagai macam tugas baik pembacaan data dari sensor serta
mentranfer data ke perangkat lunak menggunakan bantuan modul
213
bluetooth HC-05. Dengan bantuan modul bluetooth HC-05 maka
diharapkan sistem akan menjadi lebih efisien dan ringkas.
9.4.2 Perancangan Perangkat Lunak
Pada bagian sebelumnya telah diuraikan tentang perancangan
perangkat keras, untuk itu agar perangkat keras tersebut dapat
bekerja maka dibutuhkan juga perancangan perangkat lunak.
Perangkat lunak untuk program mikrokontroler arduino uno
menggunakan software arduino IDE dan software visual basic 2010.
- Pemrograman Arduino
Pemrograman mikrokontroler arduino nano dilakukan agar
dapat melakukan suatu proses pada rangkaian tersebut. Dalam
penelitian ini, untuk memprogram mikrokontroler digunakan
software Arduino yang menggunakan bahasa C. sebelum merancang
sebuah program, terlebih dahulu dibuat diagram alir (flowchart).
Diagram alir memiliki peranan penting dalam pembuatan
sebuah program agar program tersebut bekerja sesuai dengan yang
diharapkan. Saat perangkat keras (sarung tangan pintar) diberi catu
daya, mikrokontroler arduino nano memulai proses inisialisasi jalur
masuk, jalur keluar, dan beberapa variabel yang dibutuhkan.
Selanjutnya data yang masuk akan dikonversikan dan diolah oleh
214
mikrokontroler. Hasil pengolahan tersebut menjadi acuan untuk
grafik real time yang akan dikeluarkan. Diagram alir sarung tangan
pintar dapat dilihat pada Gambar 9.2.
Gambar 9.2 Diagram Alir Aplikasi dan Sarung Tangan Pintar
Mulai
Selesai
Sensor Flex
Pembacaan Data Sensor Oleh
Arduino Nano
Data Dikirim Oleh
Bluetooth HC-05
Pembacaan Data Oleh
Visual Basic 10
Menampilkan Data Berupa
Grafik Real Time Oleh
Visual Basic 10
215
Dari diagram alir di atas dapat disimpulkan bahwa pada bagian
masukkan (input) terdapat sensor flex. Dimana saat sistem dimulai
maka sistem akan melakukan pembacaan data dari sensor flex.
Kemudian setelah data dibaca dan diproses oleh arduino nano,
selanjutnya data akan dikirim melalui koneksi nirkabel yaitu
menggunakan modul blutooth HC-05. Setelah data dikirim, maka
dilakukan proses pembacaan data oleh aplikasi yang telah dibangun
menggunakan microsoft visual basic 2010.
Setelah visual basic membaca dan memproses data masukkan
dari sensor flex yang telah diproses oleh arduino nano, kemudian
data tersebut akan ditampilkan menjadi sebuah grafik real time yang
akan berubah-ubah sesuai gerakan jari-jari tangan. Pada proses
pembacaan data dan penampilan data menjadi grafik tersebut, maka
proses akan berulang-ulang secara terus menerus sampai sistem
dimatikan.
- Pemrograman Visual Basic 2010
Pemrograman visual basic dilakukan agar dapat melakukan
suatu proses pada aplikasi yang akan dibangun. Dalam penelitian ini,
untuk memprogram visual basic digunakan software microsoft visual
basic 2010 yang menggunakan bahasa C. Sebelum merancang sebuah
aplikasi, terlebih dahulu disusun komponen apa saja yang dibutuhkan
216
untuk membuat tampilan GUI (Graphic User Interface). GUI memiliki
peranan penting dalam pembuatan sebuah aplikasi agar aplikasi
tersebut mudah untuk dipahami serta mudah untuk digunakan dan
dapat bekerja sesuai dengan yang diharapkan.
Untuk membangun aplikasi ini dibutuhkan komponen-
komponen penyusun GUI serta fungsinya masing-masing adalah
sebagai berikut:
1. From1: sebagai wadah untuk menempatkan berbagai
komponen yang akan dibutuhkan untuk aplikasi ini.
2. Label: sebagai komponen penyusun yang digunakan untuk
memberikan inisial nama pada tiap-tiap fungsi.
3. Combobox port: sebagai komponen untuk memilih port
masukan dari sarung tangan.
4. Buttonconnect: sebagai tombol untuk melakukan eksekusi
penghubung antar sarung tangan dengan aplikasi.
5. Buttondisconnect: sebagai pemutus hubungan setelah
tersambung dengan perangkat sarung tangan.
6. Button ambil data: digunakan untuk eksekusi pengambilan
data awal gerakan jari.
7. Tabcontrol 1: digunakan sebagai wadah untuk menempatkan
grafik atau chart yang digunakan.
217
8. Tabcontrol 2: digunakan sebagai wadah untuk menempatkan
grafik atau chart saat pengambilan data awal.
9. Groupbox: digunakan sebagai wadah untuk menempatkan
inisialisasi setiap jari. Groupbox terdiri dari beberapa label
penemaan masing-masing jari.
10. Button: beberapa button pilihan seperti terjemahan baru,
ubah terjemahan dan hapus terjemahan tersedia di halaman
pengambilan data.
11. Datagridview: digunakan untuk penempatan data setelah
pengambilan data dilakukan.
12. Panel: digunakan sebagai wadah untuk menempatkan button
terjemahan baru, ubah terjemahan dan hapus terjemahan.
13. Textbox: digunakan untuk menampilkan terjemahan hasil
dari gerakan jari-jari tangan.
14. Trackbar: digunakan untuk memilih tingkat toleransi data
yang akan dibaca. Mulai dari 5% hingga 25%.
15. Timegrafik: digunakan untuk menampilkan data grafik secara
terus menerus sehingga dapat menampilkan hasil data secara
real time.
16. Timer: digunakan untuk pendukung time grafik.
17. Serialport: digunakan untuk menginisialisai jalur masuk dari
data serial port yang digunakan.
218
18. Buttonstart dan stop: digunakan untuk eksekusi saat akan
menampilkan grafik gerakan tangan secara real time.
19. Form terjemahan: digunakan sebagai menu popup saat
melakukan eksekusi penambahan terjemahan yang mana
didalamnya berisi numericupdown sebagai pemilih alamat
yang akan disimpan, serta button simpan dan button cancel
yang mana berfungsi untuk menyimpan data dan
membatalkan saat pengambilan data dilakukan. Serta
dilengkapi dengan textbox untuk mengisi form terjemahan
data.
Saat perangkat keras (sarung tangan pintar) disambungkan
dengan aplikasi yang telah dibangun, microsoft visual basic memulai
proses inisialiasai perangkat, kemudian setelah koneksi terhubung
maka tahap selanjutnya adalah proses inisialiasai perubahan nilai
pada masing-masing sensor flex pada tiap-tiap jari. Selanjutnya data
yang masuk akan dikonversikan dan diolah oleh microsoft visual basic
sehingga dapat menampilkan data keluaran berupa grafik real time.
Hasil pengolahan tersebut menjadi acuan untuk pantauan akan
keadaan pasien yang diteliti. Aplikasi yang dibangun menggunakan
software microsoft visual basic 2010 dapat dilihat pada Gambar 9.3.
219
Gambar 9.3 Hasil Rancangan Aplikasi yang dibangun
Pada perancangan grafik real time seperti yang ditunjukkan
pada Gambar 9.3, peneliti menggunakan angka 0 sampai dengan 100
sebagai instrumen ukur untuk menunjukkan besarnya perubahan
nilai data adc dari sensor flex. Pada dasarnya perubahan nilai data
adc dengan menggunakan mikrokontroler arduino nano 10 bit adalah
0 sampai 1024. Namun nilai tersebut dianggap terlalu besar untuk
perubahan nilai dari sensor flex itu sendiri. Sehingga peneliti
menetapkan angka 0 sampai 1024 tersebut menjadi nilai minimal
adalah 0 dan untuk nilai maksimalnya adalah 100.
Penjelasan program untuk merubah angka 0 sampai 1024 pada
tampilan aplikasi yang peneliti bangun akan dijelaskan lebih lanjut
dan detail pada bagian lampiran 2, yaitu lampiran penjelasan
pemrograman microsoft visual basic. Adapun untuk listing program
pada keseluruhan sistem dan aplikasi juga dapat dilihat pada
220
lampiran 1 dan lampiran 2 yang disajikan pada halaman akhir dari
penelitian ini.
9.5. Pengujian Sistem
Pengujian sistem dapat dilakukan setelah semua proses
perancangan selesai. Proses pengujian ini untuk melihat apakah
sistemnya dapat bekerja sesuai dengan fungsi dan tugasnya masing-
masing. Sistem yang pertama diuji adalah pada bagian perangkat
keras, yaitu sensor flex dan modul bluetooth. Kemudian sistem yang
diuji pada perangkat lunak adalah aplikasi yang peneliti bangun.
Berikut dibawah ini adalah beberapa hasil pengujian sistem dari
masing-masing bagian yang diuji serta pengujian sistem secara
keseluruhan.
Ada beberapa pengujian yang dilakukan, antara lain pengujian
sensor flex, pengujian koneksi modul bluetooth, pengujian aplikasi
yang dibangun serta pengujian sistem secara keseluruhan. Pada
pengujian sistem secara keseluruhan dilakukan pengambilan data
hasil gerakan jari-jari tangan orang normal, untuk mendapatkan data
acuan saat pengujian terhadap penderita stroke.
9.5.1 Pengujian Sensor Flex
Sensor flex adalah sensor yang memiliki output berupa
resistansi. Prinsip kerjanya sama dengan potensiometer yang
221
berubah resistansinya ketika terkena lekukan. Keluaran sensor
berupa tegangan analog yang dapat diukur menggunakan voltmeter.
Untuk mendapatkan nilai ADC 10 bit digunakan rumus:
Data ADC = Vin x 1024
Vref (1)
Vref (tegangan referensi) yang digunakan adalah 5 volt. Ada 3
posisi yang diuji untuk sensor flex, yaitu posisi jari lurus semua, posisi
jari menekuk 90 derajat, dan posisi jari menggenggam penuh.
- Posisi Jari Lurus Semua
V out yang terukur = 3,40 volt
Data ADC = Vin x 1024
Vref =
3,40 x 1024
5 (2)
Data ADC = 696,32
- Posisi Jari Menekuk 90°
Vout yang terukur = 3 volt
Data ADC = Vin x 1024
Vref =
3 x 1024
5 (3)
Data ADC = 614,4
222
- Posisi Menggenggam Penuh
Vout yang terukur = 2,7 volt
Data ADC = Vin x 1024
Vref =
2,7 x 1024
5 (4)
Data ADC = 552,96
Hasil dari pengujian dan persamaan di atas menunjukkan
bahwa terdapat perbedaan nilai antara posisi jari lurus semua,
menekuk 90° dan menggenggam penuh. Hal ini menunjukkan bahwa
sensor flex sudah berfungsi dengan sebagaimana mestinya dan layak
untuk digunakan pada penelitian ini.
9.5.2 Pengujian Sistem Secara Keseluruhan
Pada pengujian sistem secara keseluruhan, dibuatlah data
acuan dari setiap gerakan jari-jari tangan yang berbeda satu sama
lainnya. Hal ini bertujuan agar dapat membedakan grafik hasil dari
setiap gerakan yang diberikan sarung tangan pintar pada penelitian
ini. Data-data grafik yang telah disimpan inilah yang dijadikan acuan
untuk masing-masing gerakan. Berikut di bawah ini merupakan
beberapa contoh data acuan dari tiap-tiap gerakan terapi jari yang
sudah disimpan.
223
- Data Grafik Posisi Jari Lurus Semua atau Isyarat Angka 5
Data dari grafik pada posisi jari diluruskan semua atau sama
dengan isyarat angka 5 adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.4
Gambar 9.4 Grafik Semua Jari Lurus atau Isyarat Angka 5
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.5.
Gambar 9.5 Proses Pengambilan Data Grafik Semua Jari Lurus atau Isyarat Angka 5
224
- Data Grafik Posisi Menggenggam Penuh
Data dari grafik pada posisi jari menggenggam penuh adalah
seperti ditunjukkan pada 9.6.
Gambar 9.6 Grafik Posisi Menggenggam Penuh
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.7
Gambar 9.7 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Menggenggam Penuh
225
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 1
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 1
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.8.
Gambar 9.8 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 1
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.9.
Gambar 9.9 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 1
226
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 2
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 2
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.10.
Gambar 9.10 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 2
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.11
Gambar 9.11 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 2
227
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 3
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 3
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.12
Gambar 9.12 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 3
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.13
Gambar 9.13 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 3
228
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 4
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 4
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.14
Gambar 9.14 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 4
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.15
Gambar 9.15 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 4
229
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 6
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 6
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.16
Gambar 9.16 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 6
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.17
Gambar 9.17 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 6
230
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 7
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 7
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.18
Gambar 9.18 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 7
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.19
Gambar 9.19 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 7
231
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 8
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 8
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.20
Gambar 9.20 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 8
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar Gambar 9.21
Gambar 9.21 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 8
232
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 9
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 9
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.22
Gambar 9.22 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 9
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.23
Gambar 9.23 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 9
233
- Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 10
Data dari grafik pada posisi jari menunjukkan isyarat angka 10
adalah seperti ditunjukkan pada Gambar 9.24
Gambar 9.24 Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 10
Adapun proses saat pengambilan data dapat dilihat pada
Gambar 9.25
Gambar 9.25 Proses Pengambilan Data Grafik Posisi Jari Menunjukkan Isyarat Angka 10
234
Dari data acuan diatas, selanjutnya dilakukan pengambilan
data pada jari tangan dari beberapa orang yang berbeda-beda.
Adapun hasil data dan grafik yang dapat dilihat pada beberapa
gambar pada subbab selanjutnya.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Lurus Semua atau Isyarat Angka 5.
Berikut adalah 4 buah grafik hasil pengambilan data dari jari-
jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari lurus semua atau
isyarat angka 5 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat
pada Gambar 9.26
Gambar 9.26 Grafik Data Hasil Posisi Jari Lurus Semua atau Isyarat Angka 5
Untuk terapi pada posisi jari lurus semua atau isyarat angka 5
adalah bertujuan untuk melatih otot pada setiap jari-jari tangan
mulai dari jempol sampai kelingking agar dapat diluruskan pada
235
posisi lurus sempurna serta sebisa mungkin harus mengikuti lurus
selayaknya jari-jari orang normal.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Menggenggam Penuh.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari menggenggam
penuh dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.27
Gambar 9.27 Grafik data hasil posisi jari menggenggam penuh
Untuk terapi pada posisi jari menggenggam penuh adalah
bertujuan untuk melatih otot pada setiap jari-jari tangan mulai dari
jempol sampai kelingking agar dapat ditekukkan secara penuh
layaknya posisi menggenggam tangan pada orang normal. Dari data
di atas dapat dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat
perbedaan tingkat kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun
236
data yang didapat adalah kemiripan berkisar 90% hingga 98%.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semakin besar tingkat
kemiripan gerakan jari seorang pasien, maka semakin baik pula hasil
dari terapi jari yang dilakukan.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 1.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 1 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.28
Gambar 9.28 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 1
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 1 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari telunjuk yang harus diluruskan
secara penuh serta jari jempol, jari tengah, jari manis dan jari
237
kelingking yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 92% hingga 98%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 2.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 2 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.29
Gambar 9.29 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 2
238
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 2 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari telunjuk dan jari tengah yang
harus diluruskan secara penuh serta jari jempol, jari manis dan jari
kelingking yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 93% hingga 98%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 3.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 3 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.30
239
Gambar 9.30 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 3
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 3 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari telunjuk, jari tengah dan jari
jempol yang harus diluruskan secara penuh serta jari manis dan jari
kelingking yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 92% hingga 99%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
240
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 4.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 4 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.31
Gambar 9.31 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 4
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 4 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari telunjuk, jari tengah, jari
manis dan jari kelingking yang harus diluruskan secara penuh serta
jari jempol yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 94% hingga 97%. Dengan demikian dapat
241
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 6.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 6 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.32
Gambar 9.32 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 6
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 6 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari telunjuk, jari tengah dan jari
manis yang harus diluruskan secara penuh serta jari jempol dan jari
kelingking yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
242
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 93% hingga 96%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 7.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 7 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.33
Gambar 9.33 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 7
243
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 7 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari telunjuk, jari tengah dan jari
kelingking yang harus diluruskan secara penuh serta jari jempol dan
jari manis yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 93% hingga 98%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 8.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 8 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.34
244
Gambar 9.34 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 8
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 8 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari telunjuk, jari manis dan jari
kelingking yang harus diluruskan secara penuh serta jari jempol dan
jari tengah yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 92% hingga 98%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
245
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 9.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 9 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.35
Gambar 9.35 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 9
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 9 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari tengah, jari manis dan jari
kelingking yang harus diluruskan secara penuh serta jari jempol dan
jari telunjuk yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 92% hingga 99%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
246
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
- Data Hasil Pengujian Posisi Jari Isyarat Angka 10.
Berikut adalah empat buah grafik hasil pengambilan data dari
jari-jari tangan orang yang berbeda untuk posisi jari dengan isyarat
angka 10 dengan tingkat kemiripan yang berbeda dapat dilihat pada
Gambar 9.36
Gambar 9.36 Grafik Data Hasil Posisi Jari Isyarat Angka 10
Untuk terapi pada posisi jari dengan isyarat angka 10 adalah
bertujuan untuk melatih otot pada jari jempol yang harus diluruskan
secara penuh sedangkan jari telunjuk jari tengah, jari manis dan jari
kelingking yang harus ditekuk secara penuh. Dari data di atas dapat
dilihat bahwa pada setiap percobaan terdapat perbedaan tingkat
247
kemiripan dari masing-masing tangan. Adapun data yang didapat
adalah kemiripan berkisar 96% hingga 99%. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa semakin besar tingkat kemiripan gerakan jari
seorang pasien, maka semakin baik pula hasil dari terapi jari yang
dilakukan.
Gerakan terapi jari yang dapat dideteksi oleh sistem adalah
gerakan isyarat angka 1,2,3,4,5,6,7,8,9 dan 10 serta isyarat
menggenggam penuh dan jari lurus semua. Sementara untuk terapi
jari yang tidak berhasil adalah dikarenakan terdapatnya error saat
pembacaan semua jari diluruskan, hal ini disebabkan oleh isyarat
yang diterjemah merupakan posisi yang sama nilainya dengan isyarat
angka 5. Maka dari itu untuk isyarat angka 5 kemudian digabungkan
menjadi dua makna yaitu sama dengan jari lurus semua.
Penyebab dari terbatasnya gerakan terapi jari adalah adanya
beberapa gerakan terapi jari yang serupa atau yang nilai keluaran
dari tiap-tiap sensornya tidak mempunyai perbedaan yang signifikan,
sehingga data yang terbaca oleh sensor memiliki nilai yang hampir
sama dan sulit dibedakan.
Dari 20 kali percobaan, didapat data hasil 80% keberhasilan
atau kemiripan data gerakan jari-jari tangan dengan nilai kemiripan
diatas 90%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tingkat
248
keberhasilan dari peneitian ini adalah ketika pengguna sarung tangan
pintar / pasien terapi stroke ini berhasil atau mampu mencapai
kemiripan gerakan terapi jari dengan nilai kemiripan setinggi
mungkin (maksimal 100%).
Semakin rendah nilai kemiripan yang dapat dicapai, maka
terapi harus terus diberikan kepada pasien. Begitu pula dengan
sebaliknya, semakin tinggi nilai kemiripan yang dapat dicapai oleh
pasien maka tingkat keberhasilan dari terapi ini akan semakin baik.
9.5.3 Pengujian Software Secara Keseluruhan
Pengujian software atau perangkat lunak berupa aplikasi yang
dibangun menggunakan microsoft visual basic 2010 telah berjalan
sebagaimana mestinya. Hal ini dapat dibuktikan dengan berhasilnya
aplikasi yang telah dibangun untuk menampilkan grafik secara real
time pada tampilan komputer/PC. Dengan demikian maka dapat
disimpulkan bahwa sistem telah berjalan sebagaimana seperti yang
peneliti harapkan.
Untuk tingkat keberhasilan pada penelitian ini dapat dilihat
pada angka tingkat kemiripan yang digunakan. Tingkat kemiripan
yang dimaksud dapat dilihat pada aplikasi yang telah dibangun.
Dengan nilai tingkat persentase kemiripan yang dapat dilihat dari
nilai minimum (0%) sampai dengan nilai maksimum (100%). Untuk
249
nilai tingkat kemiripan itu sendiri, dapat naik atau turun secara
bertahap sebesar 1%. Dimana dapat disimpulkan bahwa semakin
besar nilai persentase kemiripan yang dapat dicapai oleh pasien
terapi, maka hasil terapi akan semakin baik. Artinya pengguna sarung
tangan ini mampu meniru gerakan jari-jari tangan dengan sempurna
sesuai dengan data masukan yaitu data dari jari-jari tangan orang
normal. Nilai tingkat kemiripan yang dapat dibaca oleh sistem pada
aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 9.37.
Gambar 9.37 Label Penunjuk Persentase Kemiripan
250
Referensi
Barrett, S. F. (2010). Arduino Microcontroller Processing for
Everyone!. Morgan and Claypool Publishers.
Djuandi, F. (2011). Pengenalan arduino. E-book. www. tobuku, 1-24.
Faludi, R. (2010). Building wireless sensor networks: with ZigBee,
XBee, arduino, and processing. " O'Reilly Media, Inc.".
https://www.arduino.cc/
https://processing.org/
Kadir, A. (2015). Buku Pintar Pemrograman Arduino. Penerbit
Mediacom, Yogyakarta.
McRoberts, M. (2013). Beginning Arduino. Apress.
Noble, J. (2009). Programming interactivity: a designer's guide to
Processing, Arduino, and OpenFrameworks. " O'Reilly Media, Inc.".
Pokress, S. C., & Veiga, J. J. D. (2013). MIT App Inventor: Enabling
personal mobile computing. arXiv preprint arXiv:1310.2830.
Yudhana, A., & Putra, M. D. D. (2018). Rancang Bangun Sistem
Pemantauan Infus Berbasis Android. Transmisi, 20(2), 91-95.
Yudhana, A., Purnama, H. S., Ramadhani, M., & Subrata, A. C.
(2018). Otomasi dan Instrumentasi untuk Smart Farming dan Smart
Glove.
251
Profil Penulis
Anton Yudhana, S.T., M.T., Ph.D.
Lahir Purworejo pada tanggal 8 Agustus 1976. Beliau menyelesaikan studi S1 Teknik Elektro di Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) Surabaya (2001) konsentrasi Telekomunikasi Multimedia, S2 Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada (2005) konsentrasi Pengolahan Sinyal, dan S3 untuk Jurusan Teknik Elektro konsentrasi Radio Communication dan Signal
Processing di Universiti Teknologi Malaysia. Sejak 2001 beliau aktif mengajar di Program Studi Teknik Elektro Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta. Saat ini beliau juga aktif mengajar di S2 Teknik Informatika di Universitas Ahmad Dahlan untuk Mata Kuliah Komunikasi Data dan Jaringan Komputer. Penelitian-penelitian yang dilakukan selama lima tahun terakhir berfokus kepada aplikasi-aplikasi otomasi dan komunikasi di bidang pertanian dan kesehatan. Penelitian tersebut telah mengantarkannya dalam program research collaboration dengan universitas di luar negeri diantaranya Scheme for Academic Mobility Exchange (SAME) yang diselenggarakan Dikti dan Kemdikbud pada tahun 2013 di Massey University, New Zealand untuk topik penelitian Wireless Sensor Network. Penelitian yang dilakukan pada tahun 2017 bekerja sama dengan Iwate Prefectural University, Japan di bidang smart sensor untuk difabel dan penderita stroke. Penelitian terbaru (2019) tentang Heart Beat Sensor dan Sinyal EEG bekerja sama dengan Karabuk University, Turky dan Macquarie University Sydney, Australia telah menjadi bahasan dalam buku ini. Penulis dapat dihubungi melalui email [email protected]
252
Hendril Satrian Purnama, S.T.
Lahir di Lombok Timur, pada tanggal 30
Desember 1994. Telah menyelesaikan studi S1
Teknik Elektro di Universitas Ahmad Dahlan
Yogyakarta, pada tahun 2017 dengan
konsentrasi Otomasi Industri, Sejak tahun
2017 ia telah menjadi asisten peneliti dibawah
program studi Teknik Elektro Universitas
Ahmad Dahlan, Yogyakarta. Selain itu ia juga
aktif menjadi asistant editor pada beberapa Jurnal Internasional
dalam bidang teknik elektro, komputer dan informatika. Minat
penelitiannya meliputi bidang elektronika daya, pengembangan
energi terbarukan dan robotika.
Penulis dapat dihubungi melalui email: [email protected]
